Рубрика «численные методы» - 3

Вручную выписывать коэффициенты СЛАУ и вводить их в программу — не самый эффективный способ программирования метода конечных разностей, потому что для каждой новой вариации постановки задачи потребуется писать новую программу. Логичнее разработать общий солвер для более широкого класса задач, что упростит программирование и тестирование. Тестирование алгоритмов МКР затруднено, так как точное решение неизвестно, но общий солвер можно протестировать на задачах с заданным точным решением.

Автором разработан солвер Joker FDM для решения 1- и 2-мерных задач сопряжения для эллиптических уравнений методом конечных разностей.

Читать полностью »

Хаос внутри судоку - 1Многие из вас наверняка знакомы с такой головоломкой, как судоку. Возможно, даже реализовывали программу для автоматического решения. На хабре тема судоку обсуждалась уже множество раз, и, как показывает практика, практически любой способ автоматического нахождения ответа в итоге сводится к направленному перебору. И это вполне естественно, ведь даже ручные решения придерживаются тех же принципов. Но что, если поступить иначе?
В данной статье я рассмотрю один очень занятный метод, предложенный в 2012 году, основанный на строго математическом подходе. Программная реализация прилагается.

Читать полностью »

Александр 4110 Шаенко (экс-инженер Даурия Аэроспейс, ныне главарь проекта краудсорсингового спутника «Маяк») и Степан Тезюничев пишут открытый софт для моделирования теплового режима спутников.

Репозиторий тут.

Космос зовет: нужен математик-специалист в области численного решения стохастических дифференциальных уравнений - 1

До этого, Саша писал дисер — «Метод решения задачи лучистого теплообмена без матрицы угловых коэффициентов» (диссертация, автореферат). Код тут. (он на VB.NET, тормозной, но работает и даже есть документация)

Космоинженеры используют метод Монте-Карло и до них вдруг дошло, судя по всему, система дифференциальных уравнений является стохастической, раз их часть получается методом случайных испытаний.

Парни хотят написать алгоритм, который решал бы систему дифуров как можно быстрее, и поэтому им нужна консультация математика-специалиста в области численного решения стохастических дифференциальных уравнений.

Основную сложность ребята вроде решили, построив массивно-параллельный алгоритм расчета хода излучения с методом Монте-Карло на CUDA. Теперь они хотят использовать для интегрирования своей системы, а она большой размерности, порядка 100 тыс. неизвестных, и жесткая, подходящий метод интегрирования по времени. Обычные явные методы требуют слишком мелкого шага по времени, а неявные требуют много раз вычислять правую часть, что ресурсозатратно.

Поэтому и нужно найти или построить такой метод интегрирования, который подходил бы для такого сочетания требований и позволял бы считать быстро.
Читать полностью »

«Если вы пашет поле, что вы предпочтете: двух сильных быков или 1024 курицы?»
— Сеймур Крэй

В туннеле под моим домом я встречаюсь с эльфами. Они мне и дают советы, как сделать суперкомпьютеры лучше - 1

Сеймур Крэй, отец «суперкомпьютеров», создатель индустрии суперкомпьютеров, инженер-электронщик и математик.

Ачивки Сеймура Крэя:

  • 1958 — За год собрал прототип 6-битного суперкомпьютера из бракованных транзисторов.
  • 1960 — Первая машина на германиевых транзисторах вместо ламп (CDC 1604).
  • 1963 — Обошел IBM в 3 раза по производительности и на 40% по цене (CDC 6600).
  • 1971 — Чтобы не увольнять 4 инженеров отказался от своей зарплаты.
  • 1975 — Первый коммерчески успешный векторный суперкомпьютер. Применение архитектуры команд «регистр-регистр» (Cray-1).
  • Дизайн суперкомпьютера в виде дивана (Cray-1).
  • 1988 — 500 MHz (Cray 3)
  • Нашел замену кремнию — арсенид галлия (GaAs) — в шесть раз быстрее кремниевых микросхем
  • 1994 — 1 GHz (Cray-4)
  • Чтобы не отвлекаться на посещение Белого Дома и встречу с Президентом США, он отказался от чести быть удостоенным Национальной медалью США в области технологий и инноваций.
  • Выкопал собственный противоядерный Vault13 c запасом топлива и воды на 4 года.

С днем рождения, Сеймур Крэй!

Читать полностью »

В статье описывается реализация известного метода конечных объемов для численного решения уравнений в частных производных.Используется разбиение области на любые стандартные элементы(конечные объемы) — треугольники, четырехугольники и т.д.Метод визуализации результатов расчетов также самописный.

Метод Finite Volume — реализация на примере теплопроводности - 1

Читать полностью »

Пост написан под влиянием поста пользователя pchelintsev_an.

В данной статье я постараюсь рассказать, с какими вычислительными трудностями можно столкнуться, если пойти по «наивному» пути вычисления матричной экспоненты. Статья может быть полезна тем, кто хотел бы познакомиться с вычислительной математикой. Эксперименты проводились с использованием системы GNU Octave.
Читать полностью »

Прочитав статью «Динамическая система Лоренца и вычислительный эксперимент», проверил расчеты с помощью аналитически-численного метода [1].

Результаты расчета на фазовой плоскости z(x):
Гарантии получения корректного результата при расчете динамических систем

И y(x):
Гарантии получения корректного результата при расчете динамических систем

Кажется, что кривые замкнуты, но давайте рассмотрим результат поподробнее.
Читать полностью »

image

Данный пост является продолжением моей статьи [1] на Хабрахабре об аттракторе Лоренца. Здесь рассмотрим метод построения приближенных решений соответствующей системы, уделив внимание программной реализации.

Динамической системой Лоренца является автономная система обыкновенных дифференциальных уравнений третьего порядка

image

где image, r и b являются положительными числами. Для исследования поведения решений системы обычно берут классические значения параметров системы, т.е.

image

Как было отмечено в статье [1], в этом случае в системе (1) имеет место неустойчивость ее решений на аттракторе. По сути, это делает некорректным применение классических численных методов на больших отрезках времени (а на таких отрезках и строятся притягивающие множества динамических систем). Одним из вариантов преодоления этой проблемы является переход к высокоточным вычислениям, но такой подход ставит исследователя в жесткие рамки: во-первых, малая степень свободы для уменьшения ошибки (изменение величины шага image интегрирования и точности представления вещественного числа для управления вычислительным процессом), во-вторых, большой объем вычислений при очень малых image.Читать полностью »

1. Об аттракторе Лоренца

image

Эдвард Нортон Лоренц (1917 – 2008) является основателем теории хаоса, очень популярной в науке на сегодняшний день. Он учился в колледже Дартмут штата Нью-Гемпшир США и Гарвардском университете в Кембридже. Во время Второй мировой войны служил метеорологом в авиационном корпусе армии США, потом до конца своих дней работал профессором в Массачусетском технологическом институте.

В 1963 году в журнале «Journal of the Atmospheric Sciences» вышла его статья «Deterministic Nonperiodic Flow» (русский перевод: Лоренц Э. Детерминированное непериодическое течение // Странные аттракторы. — М.: Мир, 1981, с. 88-117), заложившая не только основы теории хаоса, но и изменившая представления о моделировании погодных явлений. В этой работе из системы уравнений Навье-Стокса впервые была получена нелинейная автономная система обыкновенных дифференциальных уравнений третьего порядка (динамическая система), описывающая движение воздушных потоков в плоском слое жидкости постоянной толщины при разложении скорости течения и температуры в двойные ряды Фурье с последующем усечением до первых-вторых гармоник:Читать полностью »

Серия постов [Неочевидные алгоритмы очевидных вещей] будет содержать алгоритмы действий, которые кажутся очевидными и простыми, но если задать себе вопрос «как это делается?», то ответ является далеко не очевидным. Разумеется, все эти алгоритмы можно найти в литературе. Под катом располагается алгоритм вычисления корня квадратного числа X.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js