Chan-Vese模型在图像分割领域正被广泛应用。然而,传统的水平集方法存在两个重要的数值问题:水平集函数不能隐式地保持为符号距离函数;由于采用梯度降方法求解使水平集演化速度缓慢。针对该问题提出两种快速分割方法加快演化速度:对偶方法和分裂Bregman方法。为了让水平集保持符号距离函数特性,利用投影方法加以约束,并采用增广Lagrangian方法加快收敛速度。实验结果表明,提出的两种快速分割方法比传统的梯度降方法分割效果好、计算效率高。

随机单位承诺 公式和双重优化算法主要借鉴了Anthony Papavasiliou的工作： 将可再生能源与需求延缓耦合 作者：帕帕瓦西里乌（Papavasiliou），安东尼（Anthony）博士，加利福尼亚大学伯克利分校，2011，99； 3499039 解决原始问题 $Pythonmain.py 解决线性松弛 $ python main.py --relax 解决线性松弛+舍入算法 $ python main.py --relax --round 拉格朗日分解和次梯度优化 $ python main.py -分解 $ python main.py -分解--nar 6 --epsilon 0.01 -

Easy-ERA5-Trck Easy-ERA5-Trck是一种超轻量级的拉格朗日模型，可使用ERA5数据集同时高效地计算数千（甚至数百万）条轨迹。 它实现了3-D运动的超级简化方程式以加速集成，并实现python多处理以并行化集成任务。 由于其简化和并行化，易于ERA5-TRCK进行追查大规模的航空包裹，这使得areawide追查可能的大提速。 在可以找到使用WRF输出驱动模型的另一个版本。 注意：轨迹计算基于最近邻插值和第一猜测速度，以实现超高效率。 可以在上找到准确的计算算法，或者使用专业而复杂的模型（例如 。 如有任何疑问，请联系李振宁（ ） 画廊 青藏高原气源示踪剂 青藏高原气源示踪剂（3D） 输入文件 input.csv ./input/input.csv ：此文件规定了用于轨迹模拟的空域。 该文件的格式： airp_id, init_lat, init_lon,

调度在企业制造系统中起着关键作用，因为它大大提高了效率和竞争力，这一点已被广泛接受。 流水车间调度问题是一种典型的问题，涉及许多实际问题。 由于流水车间调度问题是NP难题，因此在大规模情况下，在较短的CPU时间内获得令人满意的解决方案具有实际价值。 拉格朗日松弛（LR）是一种可以处理大规模可分离问题的方法。 通过LR方法，可以将一个复杂的问题分为几个较小的子问题，这些子问题更容易解决。 但是，存在一个关键挑战，即拉格朗日乘数可能会缓慢收敛。 本文提出了一种新的概率近似次梯度法（PASG），其中使用智能优化算法来获取适当的方向以改进拉格朗日乘数。 PASG方法可以合理地分配计算时间，并在有限的计算时间内获得令人满意的进度表。 随着计算时间的延长，获得最佳解的可能性收敛至1。PASG方法的有效性通过对大规模和长期水平问题的数值测试结果得到证明。