Ciencia computacional

Preguntas y respuestas para científicos que usan computadoras para resolver problemas científicos.

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Uso óptimo de la división de Strang (para la ecuación de difusión de reacción)
Hice una observación extraña mientras calculaba la solución a una ecuación de difusión de reacción 1D simple: ∂∂ta =∂2∂X2a - a b∂∂ta=∂2∂x2a−ab\frac{\partial}{\partial t}a=\frac{\partial^2}{\partial x^2}a-ab ∂∂tb = - a b∂∂tb=−ab\frac{\partial}{\partial t}b=-ab ∂∂tc = a∂∂tc=a\frac{\partial}{\partial t}c = a El valor inicial de sibb es una constanteb ( 0 , x ) =si0 …

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¿Qué significa enlace estático, dinámico y dinámico único?
Uso Intel MKL para BLAS y uso el Intel MKL Link Line Advisor para obtener ayuda con las opciones de línea de comandos. El asesor proporciona opciones para la biblioteca dinámica estática, dinámica y única. que significan estas expresiones? Ha habido numerosas publicaciones en SO con respecto a esto, pero …
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Código algebraico de multirredes
Me gustaría comprender más detalles sobre la implementación de los métodos de múltiples cuadrículas algebraicas (AMG). He estado leyendo "Un tutorial de cuadrícula múltiple", que es bastante bueno y explica todos los detalles de la interpolación, el operador de cuadrícula gruesa y la selección de cuadrícula gruesa para AMG. Sin …


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¿Qué serie de Fourier se necesita para resolver un problema de Poisson en 2D con condiciones de frontera mixtas utilizando la Transformada rápida de Fourier?
He oído que se puede usar una transformada rápida de Fourier para resolver el problema de Poisson cuando las condiciones de contorno son todas de un solo tipo ... Serie seno para dirichlet, coseno para neumann y ambas para periódico. Considerando un dominio rectangular 2D, suponga que dos lados opuestos …


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Aplicación segura de métodos iterativos en matrices diagonalmente dominantes
Suponga que el siguiente sistema lineal se da Lx=c,(1)(1)Lx=c,Lx=c,\tag1 donde LLL es el Laplaciano ponderado que se sabe que es positivo semi−semi−semi- definido con un espacio nulo unidimensional dividido por 1n=(1,…,1)∈Rn1n=(1,…,1)∈Rn1_n=(1,\dots,1)\in\mathbb{R}^n , y la varianza de traducción de x∈Rnx∈Rnx\in\mathbb{R}^{n} , es decir, x+a1nx+a1nx+a1_n no cambia el valor de la función …


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