solver

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    私は数学で非常に苦労しますが、常にますます困難な数学コースで自分自身を見つけるように見えます。長年にわたり、私は様々なスクリプトやプログラムの小さな「幸運」を蓄積してきました。それらは、CからJava、Python、さらにはLispのいくつかの言語までさまざまな言語で書かれています(私はさまざまな言語を騙したがっています)。これらは、迅速な回答や宿題のチェックには適していますが、回答がどのように得

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    まず、この問題は視覚的に分かりやすく、画像を投稿するが、ここでは新しい。私はNDSolveを使って2つの結合微分方程式(温度と密度)を解いています。温度方程式にはガウス関数の形でヒーティング関数が追加されており、ガウス分布を薄くしたい(分散を小さくする)がほぼデルタ関数になるまでしたいが、ある点まで分散を下げるとNDSolveは加熱を無視し始める関数、おそらくステップサイズが大きすぎると関係するも

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    最近、私は正式な検証技術を研究し始めました。文献では、モデルチェッカーとソルバーが何らかの意味で使用されています。 しかし、モデルチェッカーとソルバーはどうつながっていますか? p.s.いくつかの論文やリンクが提案されていれば幸いです。

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    ハイブリッドモデリング(特に状態イベント)の背後にある一般的な考え方を数値的な観点から理解したいと思います(私は数学者ではありません:))。私はwhenとreinitの概念を理解 model BouncingBall constant Real g=9.81 Real h(start=1); Real v(start=0); equation der(h)

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    ループ内のソルバーは、最初の反復では動作しますが、残りは動作しません。残りのループはうまく動作します。 Sub Macro1() Sheets("model").Select Dim i As Double Dim p As Double For i = 1 To 10 p = -0.1565 + ((i - 1) * 0.0015) Sheets("model").Range(

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    私は、次のコードをソルバーをロードしようとしていて: Set r = Range("BC3") For i = 1 To 2 SolverReset score = r.Value If score = 1 Then SolverLoad loadArea:=r.Offset(1).Resize(8) SolverSolve UserFi

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    Pyomoを使用するとき(BARONソルバーを使用して)、関数評価の最大数を設定したいと思います。私のコードは: from __future__ import division from pyomo.environ import * opt = SolverFactory('baron') m = ConcreteModel() m.x1 = Var(bounds=(-10.0, 10.0

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    関数を解くためにscipy.optimise.fsolveを利用しようとしています。私は、関数が反復ステップの始めと終わりに同じ値で複数回評価されていることに気づいた。以下のコードが評価される場合、例えば: from scipy.optimize import fsolve def yy(x): print(x) return x**2+9*x+20 y = fsolv

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    私はこのような接続されたネットワークとして視覚化することができるデータ構造を有する:私はは常に1つのノードから移動し、すべてのノードをトラバースすることが可能でなければならないこと(証明なし)信じ を接続されたノード(もちろん、ツリー構造で行ったように、バックトラッキングは必須で、許可されています)。どうやってするの? node[N] nodes; // the network as an arr