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何かを数値的に解くことは何を意味しますか？

何かを数値的に解くことはどういう意味ですか？なぜ何かを数値的に解くことが重要ですか？

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命令参照とデータ参照の相違

命令の30％がデータ参照であるため、データキャッシュのミス率を求めるのに0.4を使用するのはなぜかできません。（https://i.stack.imgur.com/jJpC1.png）

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numpyの数値微分

私は、配列の列の合計値の配列の幅に沿って曲線を、プロットしました： import numpy as np from astropy.io import fits import matplotlib.pyplot as plt #def plot_slope(x, y): # xs = x[1:] - x[:-1] # ys = y[1:] - y[:-1] # plt.plot(x[

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R：平日は文字として認識されます：数値に変換する方法

私はRが新しく、毎週のデータポイントの頻度を示すヒストグラムを作成しようとしています（データの頻度月曜日、火曜日など）。生データセットにはYYYY-MM-DD HH：MM：SSの形式で日付と時刻に関する情報が含まれているため、スクリプトを使用して日付を曜日の数値に変換しました。 Weekday <- format(as.POSIXct(strptime(df$DateAndTime, "%Y-%m

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ロジスティックマップを効率的に計算するためのアルゴリズム

logistic mapは、浮動小数点数が失敗する典型的な例です。また、bignumを扱うときでさえ、数値アルゴリズムでエラーが非常にひどく伝播する場所の素晴らしい例です。この問題を解決するための既知のアルゴリズムがあるかどうか疑問に思っていましたか？巨大な精度でそれを単純に計算する必要のないロジスティックマップを効率的に計算する方法はありますか？

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Matlabの離散データポイントでの積分

Matlabのいくつかの離散データポイントで関数の積分を計算する必要があります。私は各点の絶対座標を持っています： x = [1,2.65,3.25,3.33,15.65] y = [10,31,15、-6,1] trapz(x,y)関数を使用しようとしていましたが、xは必須ですデータ点のx座標ではなく、データ点間の間隔です。このような統合を計算する最も簡単な方法は何ですか？

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行列の逆行列と数値積分の逆数R

、RI内 1）行列の逆行列の一般的な形を得る（私は特定の数の代わりにパラメータを持つ行列を意味する） 2）これを使って積分。私は、パラメータthetaを持つP行列を得ました。私は何かを加えたり引いたりしなければなりません。次にこれを逆数にしてベクトルで乗算し、ベクトルpilを与えます。ベクトルpilから、私は項で項を取って、関数thetaに再び乗算し、結果を0から無限に積分しなければなりません。

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Logsoftmaxの安定性

私は、-max _i x_i要素に足してsoftmaxを安定させる方法を知っています。これにより、オーバーフローやアンダーフローが回避されます。これを記録すると、アンダーフローが発生する可能性があります。 log softmax（x）はゼロに評価され、無限大に至る。私はそれを修正する方法がわかりません。私はこれが共通の問題であることを知っています。私はそれについていくつかの答えを読んだが、私は

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OpenCLカーネルで問題が発生するwhileループ：実行がハングアップする

デバイスのwhileループ内で乱数を生成するOpenCLカーネルを作成しました。受け入れ可能な乱数が得られると、カーネルはループを終了し、その結果をホストに返します。通常、作業項目あたりの反復数は〜100-1000です。問題は、whileループを有効にしても結果を返さないときにこのコードがハングすることです。 whileループを無効にした場合、つまり100sではなく1つの乱数しか生成しません。

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constrOptimの中に数値的なグラデーションを挿入するには

optim（）を使って最尤推定を行っていて、とても簡単でした。これは、尤度関数に記載されているすべての、4つのパラメータと制限のカップルと一般的なロジスティック分布です： genlogis.loglikelihood <- function(param = c(sqrt(2/pi),0.5, 2, 0), x){ if(length(param) < 3 | length(param)