我正在尝试计算距离矩阵上的普通常微分方程(常微分方程),但我不知道如何并行化我的代码。
from scipy.integrate import quad
from math import exp
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#I have my distance matrix and I wanna count how many points are distanced
# from point i with distance r at maximum
def v(dist, r, i):
return 1/
我正在构造一个R包,其中我有几个使用GSL和OpenMP的第三方C函数,然后我使用用Rcpp制作的包装器从R中调用这些函数(只修改一些参数并调用适当的C函数)。在我的Windows机器上,一切都很好,但我不知道如何以可移植的方式定义Makevars.win和Makevars文件。我的Makevars.win看起来是这样的:
## This assumes that the LIB_GSL variable points to working GSL libraries
PKG_CPPFLAGS=-I$(LIB_GSL)/include -I../inst/include
PKG_LIBS=-L
我开发了一个分布式内存MPI应用程序,它涉及网格的处理。现在我想用OpenMP应用共享内存技术(本质上是一个混合并行程序),看看它是否能变得更快,或者更高效。我很难使用OpenMP,特别是使用嵌套的for循环。我的应用程序包括每隔半秒钟将网格打印到屏幕上,但是当我用OpenMP并行它时,执行速度会慢10倍,或者根本不执行。控制台屏幕滞后并刷新自己的随机/意外数据。换句话说,这是完全错误的。看看下面的函数,它用于打印:
void display2dGrid(char** grid, int nrows, int ncolumns, int ngen)
{
//#pragma omp pa
我有一段以下风格的代码:
for (set=0; set < n; set++) //For1
{
#pragma omp parallel for num_threads(x)
for (i=0; i < m; i++) //For2: this loop can be executed in parallel
{
commands...
}
for (j=0; j < m; j++) //For3: this loop depends on the output of the For2 and also should
我只是想知道这是否可能,如果可能的话,有没有人可以用MPI_Op_create创建一个包含许多gsl和/或boost函数的Op,以便将其传递给mpi_reduce命令。在我的情况下,顺序并不重要,但是串行和Openmp对于我想做的事情来说太慢了,所以我想试着把它转换成mpi。
void addem ( int *, int *, int *, MPI_Datatype * );
void addem(int *invec, int *inoutvec, int *len, MPI_Datatype *dtype)
{
int i;
for ( i=0; i<*len;
我有一个使用Fortran 95和gfortran编译器的代码。我也在使用OpenMP,我必须处理非常大的数组。在我的代码中,我还必须使用OpenBLAS的求解器DGTSV来求解线性方程组。我也想使用openblas并行化这个求解器,它应该能够做到这一点。但是我在语法上有问题。使用附带的伪代码,所有4个CPU几乎100%使用,但我不确定是每个内核分别求解线性方程,还是将其分成多个部分并并行计算。整个代码都是使用gfortran -fopenmp -lblas a.f95 -o a.out编译的
所以我的伪代码看起来像这样
program a
implicit none
integer, par
我正在尝试用GSL解算器来解决一个(大的)常微分方程系统。当我使用驱动程序方法时,我得到了could not allocate space for gsl_interp_accel的错误消息,当我手动定义控制、错误和分步程序时,我得到了bad_alloc异常,据我所知,这是由在另一种情况下导致could not allocate space for gsl_interp_accel的相同原因引起的-内存不足。
我已经咨询了其他bad_alloc查询,比如,但是我还没有发现任何对我的特定情况有用的东西。另外,我也尝试过其他的ODE解算器,但它们也以内存错误而告终。我还用valgrind检查了我的
我有一个目标函数,它根据一些参数来计算非线性常微分方程系统的实际值与我的预测值之间的差值。
residuals_vector = actual_values-predictions
P参数N残差的[residuals_vector]=objfun(actual_values,time,parameters),在Matlab语言中有没有一种简便的方法计算该系统的灵敏度矩阵P x N