numerical-methods

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多次元配列を最後の軸で並べ替えるためのインデックスを取得しようとしています。 >>> a = np.array([[3,1,2],[8,9,2]]) そして、私は、このようなnumpy.argsortの文書に基づいて >>> a[i] array([[1, 2, 3], [2, 8, 9]]) が、私はそれがこれを行う必要があると思ったが、私はエラーを取得しています、そのイン

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和または有理数の製品（scala.Numericを取得する方法）

私は、これはまっすぐ進むべきであると思った：私は、これは暗黙のスコープに右のものを持ってくるだけの問題だと思います。しかし、私は何をインポートするのですか？ import spire.math.Numeric._ implicit val err = new ApproximationContext(Rational(1, 192)) implicit val num = RationalI

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log（a * b）はlog（a）+ log（b）より常にMatlabで高速ですか？

log（a * b）はlog（a）+ log（b）より常にMatlabで速いですか？いくつかの入力をテストしたところ、log（a * b）の方が速いようです。あなたはもっと経験豊富な人が私にこれについていくつかの意見を与えることができますか？これは必ずしもそうではないかもしれないという警告かもしれません他にも注意が必要ですか？したがって、最初のケースでは、1つのログ操作と1つの乗算があり

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numpy勾配関数と数値派生語

numpy.gradient関数が返す配列は、データポイントのデータポイント数/スペーシング数によって異なります。これは予想される動作ですか？たとえば： y = lambda x: x x1 = np.arange(0,10,1) x2 = np.arange(0,10,0.1) x3 = np.arange(0,10,0.01) plt.plot(x1,np.gradient(y(x

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gmshでノードポイントを保証する方法は？

私は非常に単純なメッシュを構築しようとしています。 box_size = 50; lb = 10.; Point(1) = {-box_size/2, -box_size/2, -box_size/2, lb}; Point(2) = {box_size/2, -box_size/2, -box_size/2, lb}; Point(3) = {box_size/2, box_size/2

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は、私は、この種の機能</p> <code>alpha</code>、<code>beta</code>、<code>A_i</code>と<code>B_i</code>は実数である<pre><code>f(x)=alpha+beta \sum_i A_i/(x-B_i) </code></pre> <p>を持っている機能

のゼロを見つけます。私は数値的にf(x)のゼロを見つけたいと思う（私は実軸上のゼロだけを考えたい）。この目的に最も適した戦略/アルゴリズムは何でしょうか？この関数の場合、x=B_iは漸近線であるため、区間[B_i,B_{i+1}]（私はB_1 < B_2 <...< B_Nと仮定しています）で検索を制限できるとしましょう。一般的に、f(x)は、区間[B_i,B_{i+1}]に2つ以上のゼロを持

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Dev C++問題の固定小数点の反復

このコードの助けが必要です。 cos x - xの近似解ではなく0.739で、-1.57あるので、私は、コードはいくつかの誤りがある場合に見つけようとしてきました。ありがとう double f(double x) { double y; y = cos(x) - x; return y; } int main() { double p,p0;

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Scipyのfsolveの代替品ですか？

私は数値的に非線形方程式のシステム解決しようとしています： def func(p): x, f = p return (math.exp(-x/O)-f, L - L*((1 - math.exp(-x/O))**W) - x*math.exp(-x/O)) を、私は現在、次のようにそれのためscipy.fsolveを使用しています： x, f = fsolv

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ブラックショールズの公式の有限差分は正確ではない

私はヒート方程式にブラックスショールス方程式を変換した。私は明示的な有限差分法を使ってこのPDEを解いてコールオプションの価格を得ようとします。私はまた、黒いschols方程式を「分析的に」使うことでこれを解く。問題は、私が数値結果でより正確になることができないということです。ここに私のPythonコードです。ここでは私のアルゴリズムのノートです：私の意見で https://drive.goo

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数値エラーを避けるようにnumpy.sumが実装されていますか？

数値を加算すると、数値エラーが発生する可能性があることはよく知られています（たとえば、最初の数値が実際に大きい場合、他の小さな数値が多数あるなど）。これは、単純ではない方法で数値を加算することで解決できます。例：https://en.wikipedia.org/wiki/Kahan_summation_algorithm 数値エラーを避けるようにnumpy.sumが実装されていますか？ nump