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我想在我們的HTCondor游泳池上運行不同批次的作業。比方說Type1的10個作業，Type2的20個作業等等。當前工作完成後，這些工作類型中的每一個都應該獲得新工作。僅使用一種類型，如果所有作業都完成或者整個作業批處理的時間限制已過，則使用簡單查詢。如果滿足其中一個要求，則將x作業的下一次迭代提交給羣集。 function WaitForSims(CheckupDelay) whi

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使用trust-ncg方法最小化函數提出的值大於max_trust_radius

到目前爲止，我理解使用方法Trust-ncg的最小化函數，「方法特定」參數「max_trust_radius」是新步驟優化的最大值。但是，我經歷了一個奇怪的行爲。我在我的博士學位數據的工作，我必須調用最小化功能（與信任NCG法）傳遞參數 { 'initial_trust_radius':0.1, 'max_trust_radius':1, 'eta':0.15,

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python：在true_divide中遇到無效值 - 但在哪裏？

我有一個關於下列問題一個問題：我想繪製以下簡單的函數： F（X）= X_1·X_2 /（X_1^2 + X_2^2）如果x & y是零，你會除以零，所以我加了一個例外，以防止這種情況出現： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def f(x1

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在許多不同的計算機上自動運行程序

我是科學計算的新手，並且正在研究一個涉及運行許多模擬的項目。我爲此提供的基礎架構大約有20臺不同的Linux機器，它們共享存儲空間。到目前爲止，我一直在做的工作是單獨使用每臺計算機並手動運行模擬程序，這是一項非常低效的任務。考慮到我有電腦和相同的密碼的所有名稱的列表，爲每一個，可能有人提供瞭如何有關自動去許多Linux機器上運行多個可執行文件稀疏的輪廓？什麼我必須爲每個模擬現在做的一個例子是：

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矩陣求逆方法

當一個具有與載體基質逆乘法的一個問題，因爲這樣的：一個可利用一個Cholesky分解甲和backsubstitute b找到產生的矢量x。但是，如果不像上面那樣制定問題，有時需要矩陣求逆。我的問題是處理這種情況的最佳方式是什麼。下面，我比較了各種方式（使用numpy的）反轉正定矩陣：首先，生成矩陣： >>> A = np.random.rand(5,5) >>> A array([[ 0.

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二階常微分方程RK4

我需要繪製顯示2個變量的圖形，具有二階常微分方程RK4，到目前爲止，我已經做到了這一點 from numpy import arange from pylab import plot,xlabel,ylabel,show Qger = 400 K = 20 T1 = 150 T2 = 60 N = 1000 h = (T2-T1)/N rpoints = arange(6.0,8.

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scipy ode update set_f_params函數內部設置爲set_solout

將ode與scipy集成時，ode接受的函數參數比t和y更多。例如： def fun(t, y, param1, param2): 以及這些參數的值可以使用set_f_params方法設置。但是，如果還使用set_solout方法並嘗試在此函數內更新set_f_params的參數，則集成將保持不變，就像參數未被修改一樣。如何使用sol_out修改參數？我想受益於dopri5密集輸出，但我需要

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使用numpy的，以產生具有可變最大/最小隨機整數的序列

numpy.random.uniform支持數組參數，但np.random.randint不會： import numpy as np two_random_uniforms = np.random.uniform([0, 1], [3, 4]) this_raises_exception = np.random.randint([0, 1], [3, 4]) 我從代碼的第二行想要的行爲等

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明確鏈接intel icp openmp

我在以下的$HOME/tpl/intel安裝intel編譯器。當我編譯一個簡單的hello_omp.cpp使用OpenMP啓用 #include <omp.h> #include <iostream> int main() { #pragma omp parallel { std::cout << "Hello World" << std::endl;

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使用一個較大的數字比最大浮動的特殊功能lambertw

我在Python 3使用特殊功能lambertw（k=-1），我需要用數字用它高於/低於最大/最小浮點數較低（1.7976931348623157e+308）。我該怎麼辦？另外我嘗試使用「小數」，但它沒有工作，我。即， from decimal import Decimal from scipy.special import lambertw lambertw(Decimal('3.1