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将奇异摄动对流扩散问题的区域分解算法推广到二维非定常的情形,并将Shishkin混合有限差分格式与区域分解方法结合,得到了此类方程更高精度的并行算法。
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matlab最简单的代码Python的扩散图和几何谐波 概述 适用于Python的diffusion-maps图库提供了扩散图[fn:1]和几何谐波[fn:2]的快速且准确的实现。 它的速度源于稀疏线性代数和(可选)图形处理单元的使用,以加快计算速度。 在具有超过2亿个非零条目的矩阵上,所包含的代码通常使用GPU来解决SciPy特征值问题的速度比SciPy快3倍。 该软件包包括一个命令行实用程序,用于快速计算数据集上的扩散图。 diffusion-maps模块的一些功能包括: 使用最近的邻居快速评估距离矩阵。 使用稀疏线性代数快速准确地计算特征值/特征向量对。 可选的GPU加速的稀疏线性代数例程。 库的可选接口。 简单且易于修改的代码。 [fn:1] Coifman,RR,&Lafon,S.(2006)。 扩散图。 应用与计算谐波分析,21(1),5-30。 [fn:2] Coifman,RR,&Lafon,S.(2006)。 几何谐波:一种用于经验函数的多尺度样本外扩展的新颖工具。 应用与计算谐波分析,21(1),31–52。 先决条件 该库在Python 3.5+中实现,并使用和。
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