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):
И y(x):
Кажется, что кривые замкнуты, но давайте рассмотрим результат поподробнее.
Читать полностью »
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
где 
, r и b являются положительными числами. Для исследования поведения решений системы обычно берут классические значения параметров системы, т.е.
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 
интегрирования и точности представления вещественного числа для управления вычислительным процессом), во-вторых, большой объем вычислений при очень малых 
.Читать полностью »
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.
В компании Intel разрабатывается довольно много ПО для моделирования различных физических процессов. В некоторых из них мы используем пакет OpenFOAM, и в этом посте я постараюсь дать краткое описание его возможностей.
Что такое OpenFOAM? Это, пользуясь термином Википедии, открытая (GPL) платформа для численнного моделирования — в первую очередь для моделирования, связанного с решением уравнений в частных производных методом конечных объемов, и в самую первую очередь — для решения задач механики сплошных сред.
КПДВ: эволюция двух несмешивающихся жидкостей разной плотности, изначально разделенных тонкой перегородкой (пример «lockExchange» из стандартной поставки OpenFOAM). Переходные цвета обозначают ячейки сетки, где присутствует доля и той, и другой жидкости (более точно: при симуляции используется метод объёма жидкости).
В компании Intel разрабатывают не только ПО для «внешних» потребителей — пишутся и программы, которые используются только внутри Intel. Среди них довольно много средств для численного моделирования различных физических процессов, протекающих при изготовлении процессоров — ведь именно последние и являются основной продукцией Интела. В этих программах, конечно, широко используются различные методы вычислительной математики и физики.
Вот некоторое время назад мне понадобилось программно решать одно уравнение методом Ньютона. Казалось бы, все просто, но для этого надо уметь вычислять производную левой части уравнения. Эта левая часть у меня была довольно сложная — даже просто вычисление ее значений в программе было разбросано по нескольким функциям, — и перспектива вычислять производную на бумажке меня не радовала. Перспектива воспользоваться каким-нибудь пакетом символьных вычислений меня радовала не больше — перенабирать все формулы, содержащие к тому же несколько частных случаев, далеко не очень приятно. Вариант вычислять производную численно как разность значений функции в двух соседних точках, деленную на соответствующее приращение независимой переменной, чреват потерей точности и вообще необходимостью подбирать подходящее приращение этой переменной.
Подумав некоторое время, я применил следующий подход. Потом я узнал, что он называется «автоматические дифференцирование», для него существует довольно обширная литература на английском, и ряд библиотек — но на русском я нашел только некоторые научные статьи про применение этого метода, и пост на Хабрахабре, в котором все рассказывается через смесь дуальных и комплексных чисел, и понять который с ходу, на мой взгляд, тяжело. С другой стороны, для понимания и практического применения автоматического дифференцирования не нужны никакие дуальные числа, и этот подход я тут и изложу.
Читать полностью »
