我正在为一个需要的项目从头开始编写我的第一个cmake文件。如果我正在做的其他坏习惯,对此的评论也很受欢迎。
使用cmake的makefile生成步骤正在工作,但是在使用make的构建步骤中,它会抱怨:
Scanning dependencies of target ode_oscillex
[ 50%] Building CXX object CMakeFiles/ode_oscillex.dir/ode_oscillex.cpp.o
[100%] Linking CXX executable ode_oscillex
ld: library not found for -lGLU
clan
问题是我不知道如何开始编写代码。我需要一个起点。我知道如何将重写生产规则应用于单个参数,例如Koch曲线。当生产规则的数量超过一个时,问题就出现了,例如:
(Sierpinski的垫圈)
G = {V, ω, P}
V = {F, X, +, -}
P1 (Production rule 1) = X --> F + X + F
P2 (Production rule 2) = F --> X - F - X
我的问题是:如何将其集成到python海龟脚本中?如何让python递归地替换X命令集?我试着创建两个过程,一个用于X,另一个用于F,但我无法正确地完成它。在这个例子中,你如
我正在尝试使用SymPy将一些枫树代码转换为python。下面是我要转换的枫树代码:
下面是我尝试用python代码来做同样的事情,但这是我所得到的。
from sympy import *
c, k, x, t, tau, Y, xi = symbols('c k x t tau Y xi')
u = Function('u')
F = Function('F')
xi = k*(x-c*t)
U = Function('U')
pde = diff(u(x,t), t) + 6*u(x,t)*diff(u(x,t)
我见过很多关于如何将一个函数在末尾只有一次递归调用转换为迭代版本的例子;然而,如果在末尾有两次递归调用呢?
下面是我在Python中的一个例子:
def doit(x, y, L):
if x < y:
x += 1
else:
x -= 1
y -= 1
if y > 0:
L.append(x)
doit(x, y, L)
doit(x - 1, y - 1, L)
#usage
L = []
doit(3, 5, L)
print(L)
请注意,这两个递归调用就在最后。不管我在这两个递归调用之前在代码中做了什么,有
我正在学习sympy,并希望验证ODE的解决方案。我还不太明白同情的命名规则。
我不想执行在顶部加载所有包的标准方法,我只想使用import sympy,然后使用显式的长名称来引用所有其他名称。关于最新的conda python
Python 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 22:11:17)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
打字时
import sympy
x = sympy.symbols('x')
y = sympy.Function('y')
ode = sympy.Eq(
我在Python中玩函数式编程,并意识到有两种方法可以用递归代替循环。典型的递归技术似乎不需要任何状态,例如下面的"factorial_canon“。另一种方法是使用状态变量存储中间结果,例如下面的"factorial_alter“。
def factorial_canon(value):
if value == 1:
return 1
else:
return value*factorial_canon(value-1)
def factorial_alter(value, current = 1, state = 1):
我在python的complex_ode解决程序上遇到了麻烦。
我试图解决以下问题:
dy/dt = -iAy - icos(Omegat)_B_y
其中A和B是NxN数组,未知y是Nx1数组,I是虚单位,欧米茄是参数。
这是我的密码:
import numpy as np
from scipy.integrate import ode,complex_ode
N = 3 #linear matrix dim
Omega = 1.0 #parameter
# define symmetric matrices A and B
A = np.random.ranf((N,N))
A =
我有一个用例如下:
在F.m中,我有一个函数F,它的参数是2 x 1矩阵x。F需要将矩阵kmat乘以x。kmat是由脚本生成的变量。
因此,我所做的就是在脚本中将kmat设置为全局的:
global kmat;
kmat = rand(2);
在F.m中
function result = F(x)
global kmat;
result = kmat*x;
end
最后,在我拥有的脚本中(x_0已经定义为一个适当的2 x 1矩阵,tstart和tend是正整数):
xs = ode45(F, [tstart, tend], x_0);
但是,这会导致错误:
Error usi
我有一个长度为N的向量x,我想用它的值来解微分方程:dy/dt = x - 4*y。对于每个步骤,我希望ode求解器函数使用向量的一个值,然后在下一步使用矩阵的下一个值。
为此,我尝试将向量声明为全局变量,并在ode求解器中这样使用它:
global x
tspan = 0:0.01:10;
[t,filter_coef] = ode45(@ode_filter,tspan,0);
这样的解题功能:
function dx = ode_filter(t,fil)
global x
dx = x - 4*fil(1);
end
产生跟随错误
ODE_FILTER retur
我有一个用OpenMP并行化的fortran程序。main函数调用一个Fortran函数,该函数包含具有常微分方程的系统的定义。当拆分到不同的线程时,它可以正常运行。我还想选择链接到一个与ODE定义类似的C文件中,当我不使用OpenMP时,我可以让它运行。但是,在使用OpenMP时,ODE计算错误。
!************* Main Program OpenMP part **************
!SETUPBV contains a function that contains the ODE
!definition
!$OMP PARALLEL DEFAULT(SHARED)
我想在我的查询中选择一个id作为orderid,它基于一个条件。如果它出现在条件为parentid=childid的另一个表ode中。那么我应该返回那个孩子的id。否则,我将从另一个表ml中选择id。
为此,我编写了这个查询,并按预期返回数据。
CASE
WHEN (SELECT COUNT(childid) FROM ode WHERE ode.parentid= ode.childid)>0
THEN CAST((SELECT ode.childid FROM ode WHERE ode.parentid= ode.childid) AS VARCH
我是python的新手,我想在10秒后跟踪,但是在轮询中不会睡觉。
在python中有没有一种方法可以先指定t = time.add(hr),然后检查time.now < t?
使用subprocess.popen启动进程
while poll is None && time < 1 hr
read line available on stdout and stderr
on every 10 sec
trace something