传统智慧指出,如果您使用相同的A和不同的b多次求解Ax = b,则应该对LU使用LU分解。如果我使用p, l, u = scipy.linalg.lu(A)并在一个循环中多次求解 x = scipy.linalg.solve(l, p.T@b)
x = scipy.linalg.solve(u, x) 这最终比仅仅使用 x = scipy.linalg.solve(A,b) 在循环中。我知道在scipy中有linal
我正在使用Fortran学习OpenACC (使用来自Nvidia的一套工具),并通过将共轭梯度(CG)求解器的实现移植到GPU来实现它。Copy matrix (a_sparse), vectors (ax - b) and scalars (alpha - pap) to GPU$acc enter data copyin(ax(:), ap(:), x(:), p(:), r(:), b(:))
33在设备上执行
我相信这个问题以前也有人问过。然而,我试图通过把纸上的方程转换成一个实际的函数来连接这些点。我想在这里问一问数学网站会很有趣(因为它无论如何都会被用于游戏)。 x = s + Lr;(不确定它的名称是这样的,请纠正我)正态方程是:如果我们用向量方程来代替,我们得到:我们现在需要孤立L,这导致了L需要0
我的问题是:我想知道L是什么,所以如果我用L代替两个向量方程(或两条线),他们应该给我相同的交点坐