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浅谈有限元仿真中的网格无关性

但在实际工程的设计和应用中,网格数量的急剧增加会导致计算的时间成本大幅增加,而且当网格数量达到一定数量后,计算精度的提高并不明显。...因此,在工程应用中,应选择满足计算精度的网格,要对模型不同部位的重要程度进行区分,关键部位和关键节点需要提高计算精度,可以选择细化网格,而远离约束和载荷的部位或受约束和载荷影响较小的部位可适当选择较为粗糙的网格进行离散...对划分的网格进行细化这是一种提高结构模型计算精度的有效途径,但随之而来的是对计算效率和精度与计算时间的平衡,大多数计算机的软硬件性能都有一定限制,需要选择合适网格划分方法和网格数量,用较低的计算成本获得尽可能理想的结果

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Python, C++和Java代码互翻,Facebook开发首个自监督神经编译器

在测试时,该模型可以对Python序列进行编码,并使用C++起始符号对其进行解码以生成C++翻译器。...为了更好地衡量TransCoder和其他代码翻译技术的性能,本文创建了一个称为计算精度的新指标,该指标可评估假设函数在给定相同输入时是否生成与参考相同的输出。...下面的示例显示了TransCoder如何将示例代码从Python转换为C++。我们使用以上的代码作为模型输入: TransCoder成功将Python输入函数SumOfKsubArray转换为C++。...该模型将Python dequeue()容器附加到C++实现dequeue 。...为了促进使用深度学习进行代码翻译的研究,本文还发布了一个测试集,该测试集使其他研究人员可以使用计算精度而不是语义盲模型来评估代码翻译模型。

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