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Scientific Computing :: OpenMPまたはPthreads

私は、特に方程式の線形方程式（Ax = b形式）を繰り返し解くための科学計算コミュニティ向けのコードを開発しています。私はBLASとLAPACKをプリミティブ行列サブルーチンに使用しましたが、私は現在、手動並列化のためのいくつかの範囲があることを認識しています。 OpenMPとPThreadsの2つの選択肢を私に残す共有メモリシステムに取り組んでいます。時間が最大の要因ではないと仮定すると（こ

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Python/C++ - 精度の差

最適化の後、私はPythonとC++の両方で最適なパラメータで残差を計算します。結果の差は大きい。ここで私はより正確に進める方法です：私はPythonでパラメトリックモデルに従ってデータを生成します。 XとYをExcelファイルに保存します。このファイルを私のC++プログラムにロードし、最適化を実行します。私は最適なパラメータを思いつきました。それは、そのシリーズを生成するために使用されたパラメ

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Mac OS X上のTrilinos（Scientific Computation Library）のトラブルシューティング

this pageおよびTrilinosに付属のCMake Quickstart documentの指示に従って、Mac OS X 10.6.8でTrilinosライブラリを構築しようとしています。 CMakeで構築するには、ディレクトリを設定することをお勧めします。/usr/local/trilinosにコピーし、./do-configureスクリプトを作成して実行します。私のスクリプトは： [

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Pypparse installation ubuntu

ubuntuにpysparseをインストールする際に問題があります。私のpython-スパースパッケージをインストールしたのですが、例のコードを実行するときに from pysparse.sparse import spmatrix from pysparse.direct import superlu import numpy n = 100 A = poisson2d_sym_blk(

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Ubuntuは私の計算を殺しています

私はubuntuマシンで重い科学計算を実行しようとしています。このコードはPythonで書かれており、実行可能ファイルとしてマークされています。しかし、約1時間後には、システムが "killall python"コマンドを実行したように、 "terminated"以外のエラーメッセージなしで計算が終了します。なぜubuntuで計算が終了するのですか？無限ループはなく、解はうまく収束します（ただし

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LUA_PATHにNumluaを置く

numluaを私のLUA_PATHに入れて、どこからでも使用できるようにしようとしています。現在/usr/local/lib/lua/5.1/numluaにあります。私は/usr/local/lib/lua/5.1/numluaの内部から正常に（numlua）を要求できます。現在、私はデフォルトのLUA_PATHを持っています。しかし require "numlua"... no file '

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最適化でコンパイルしたときにのみNaNが表示されるときに、数値コードのデバッグを開始するにはどうすればよいですか？

数値コード、デバッグを開始するための一般的な戦略は何ですか：積極的な最適化フラグを指定してコンパイルコードは、実行する（-O0を意味する）-gしてコンパイル出力コードではNaNのとInfの者をoccational生成しますデバッガでNaNとInfをもう生成しないのですか？私はポートランドグループC++コンパイラ、PGCCで働いていた。この場合、および使用される最適化オプション、その後 -w

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Javaのベクトルに沿って点から面までの距離を計算しますか？

[0 0 1]に沿って、点[x y z]からオブジェクトの表面までの距離を計算する必要があります（この段階では、単純な直腸ですが、後で任意の形状になります）。単位ベクトルを使用してサーフェスを定義し、[0 0 1]に沿ってすべてのプレーンまでの距離を求める線形代数計算を行うことができますが、コーディングとJavaについてかなり新しい人として、ライブラリーがあるかどうか、長期的には複雑な凸オブジェ

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私はどのEPD配布を使うべきですか？

私は現在、電気工学の学部学生です。私はしばらくの間MATLabを使用してきましたが、その構文と微妙なことに疲れてしまいました。私は代替案を見つけようとしていましたが、多くの検索の後にEnthoughtが見つかりました。私は学生なので、EPDの学術的なバージョンをインストールできます。それが含んでいるモジュールを見ると、私はそのディストリビューションで手に入れたいものが本当に必要なのだろうかと思って

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マルチプロセッシング・パイソン

は、Pythonプログラムのために、コンピュータからすべてのコアを使用する最も簡単な方法は何ですか？特に、私はnumpy関数（すでに存在する）を並列化したいと思うでしょう。 Pythonでfortranの下にopenmpのようなものがありますか？