Ciencia computacional sparse-matrix

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¿Existe un solucionador de programación no lineal de alta calidad para Python?

Tengo que resolver varios problemas desafiantes de optimización global no convexo. Actualmente uso la Caja de herramientas de optimización de MATLAB (específicamente, fmincon()con algoritmo = 'sqp'), que es bastante eficaz . Sin embargo, la mayor parte de mi código está en Python, y me encantaría hacer la optimización también en …

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¿Qué pautas debo seguir al elegir un solucionador de sistema lineal disperso?

Los sistemas lineales dispersos aparecen con frecuencia creciente en las aplicaciones. Uno tiene muchas rutinas para elegir para resolver estos sistemas. En el nivel más alto, existe una línea divisoria entre los métodos directos (p. Ej., Eliminación gaussiana escasa o descomposición de Cholesky, con algoritmos de ordenamiento especiales y métodos …

49 linear-algebra linear-solver sparse-matrix

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¿Cuál es la forma más rápida de calcular el valor propio más grande de una matriz general?

EDITAR: Estoy probando si algún valor propio tiene una magnitud de uno o más. Necesito encontrar el valor propio absoluto más grande de una gran matriz dispersa, no simétrica. He estado usando la eigen()función de R , que usa el algoritmo QR de EISPACK o LAPACK para encontrar todos los …

27 linear-algebra algorithms eigensystem sparse-matrix

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Resolviendo

Tengo matrices y G . A es escaso y es n × n con n muy grande (puede ser del orden de varios millones). G es una matriz alta de n × m con m bastante pequeño ( 1 < m < 1000 ) y cada columna solo puede tener …

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20% de penalización de rendimiento para un buen diseño de software

Estoy escribiendo una pequeña biblioteca para cálculos de matriz dispersos como una forma de enseñarme a mí mismo a hacer el mejor uso de la programación orientada a objetos. He trabajado muy duro para tener un buen modelo de objetos, donde las partes (matrices dispersas y los gráficos que describen …

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¿Cuál es la mejor manera de determinar el número de no ceros en la multiplicación de matrices dispersas?

Me preguntaba si existe un método rápido y eficiente para encontrar el número de no ceros de antemano por multiplicación de matrices escasa asumiendo ambas matrices están en formato CSC o RSE. Sé que hay uno en el paquete smmp, pero necesito algo que ya esté implementado en C o …

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Distancia euclidiana en octava

Me gustaría saber si hay una manera rápida de calcular la distancia euclidiana de dos vectores en Octave. Parece que no hay una función especial para eso, así que ¿debería usar la fórmula con sqrt?

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¿Cómo reordenar las variables para producir una matriz con bandas de ancho de banda mínimo?

Estoy tratando de resolver una ecuación de Poisson en 2D por diferencias finitas. En el proceso, obtengo una matriz dispersa con solo variables en cada ecuación. Por ejemplo, si las variables fueran , entonces la discretización produciría:5 55 55UUU Ui - 1 , j+ Ui + 1 , j- 4 …

15 linear-algebra pde finite-difference sparse-matrix banded-matrix

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¿Por qué SciPy eigsh () produce valores propios erróneos en caso de oscilador armónico?

Estoy desarrollando un código más grande para realizar cálculos de valores propios de enormes matrices dispersas, en el contexto de la física computacional. Pruebo mis rutinas contra el oscilador armónico simple en una dimensión, ya que los valores propios son bien conocidos analíticamente. Al hacerlo y al comparar mis propias …

15 python sparse-matrix numpy eigenvalues

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Calcule todos los valores propios de una matriz de adyacencia muy grande y muy escasa

Tengo dos gráficos con casi n ~ 100000 nodos cada uno. En ambos gráficos, cada nodo está conectado a exactamente otros 3 nodos, por lo que la matriz de adyacencia es simétrica y muy escasa. La parte difícil es que necesito todos los valores propios de la matriz de adyacencia …

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¿Es el algoritmo de Thomas la forma más rápida de resolver un sistema lineal tridiagonal disperso diagonalmente dominante simétrico

Me pregunto si el algoritmo de Thomas es la forma más rápida (¿probablemente?) De resolver un sistema tridiagonal disperso simétrico que domina diagonalmente en términos de complejidad algorítmica (no busca paquetes de implementación como LAPACK, etc.). Sé que tanto el algoritmo de Thomas como la multigrid son complejidad, pero ¿tal …

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Solucionador lineal escaso para muchos lados derechos

Necesito resolver el mismo sistema lineal disperso (300x300 a 1000x1000) con muchos lados derechos (300 a 1000). Además de este primer problema, también me gustaría resolver diferentes sistemas, pero con los mismos elementos distintos de cero (solo valores diferentes), es decir, muchos sistemas dispersos con un patrón de dispersión constante. …

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¿Cuáles son los mejores paquetes / interfaces de Python para los solucionadores directos dispersos?

Enumere el paquete de Python (petsc4py, etc.) y los pocos solucionadores directos que admite. Una respuesta (community-wiki) por paquete, por favor.

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¿Por qué se habla de SVD menos de QR y LU para una matriz dispersa?

Por ejemplo, las bibliotecas de matriz dispersa de C ++ que utilicé: Eigen y SuiteSparse, parecen no tener ninguna funcionalidad SVD para la matriz dispersa. Entonces, curioso, ¿es SVD más difícil que QR / LU para una matriz dispersa?

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¿Hay algún paquete de matriz escasa aritmética cuádruple-doble?

Estoy trabajando en un gran sistema de ecuaciones lineales dispersas mal acondicionado. Quiero usar aritmética doble-doble o aritmética cuádruple-doble para resolverlos. Sé que hay un paquete llamado MPACK desarrollado por Nakata, Maho, que puede realizar cálculos algebraicos lineales numéricos bajo aritmética cuádruple-doble. Sin embargo, está diseñado para una matriz densa, …

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