Вопросы с тегом «automatic-differentiation»

У меня есть несколько сложных невыпуклых задач глобальной оптимизации. В настоящее время я использую MATLAB Optimization Toolbox (в частности, fmincon()с алгоритмом = 'sqp'), что довольно эффективно . Тем не менее, большая часть моего кода написана на Python, и я бы тоже хотел провести оптимизацию на Python. Есть ли решатель НЛП …

77 python  optimization  nonlinear-programming  linear-algebra  linear-solver  sparse-matrix  ode  automatic-differentiation  efficiency  matrix  symbolic-computation  pde  multiphysics  operator-splitting  fluid-dynamics  pde  multigrid  pde  hyperbolic-pde  quadrature  precision  numerical-analysis  fluid-dynamics  interpolation  c  ode  testing  data-sets  pde  fluid-dynamics  hyperbolic-pde  pde  finite-element  fluid-dynamics  stability  incompressible  pde  hyperbolic-pde  fluid-dynamics  pde  precision  floating-point  convex-optimization  conditioning  pde  hyperbolic-pde  stability  implicit-methods  explicit-methods  fluid-dynamics  accuracy  pde  hyperbolic-pde  petsc  linear-algebra 

Предположим, что я работаю над научным кодом на C ++. В недавнем обсуждении с коллегой было высказано мнение, что шаблоны выражений могут быть очень плохой вещью, потенциально делая программное обеспечение компилируемым только на определенных версиях gcc. Предположительно, эта проблема затронула несколько научных кодов, о чем упоминалось в подзаголовках этой пародии …

24 performance  c++  automatic-differentiation  interval-arithmetic 

Тематические исследования в моей докторской диссертации требуют, чтобы у меня были расширения интервалов подпрограмм Фортрана в CHEMKIN-II (извинения за ссылку; это лучшее, что я мог найти для пакета, который больше не распространяется Национальной лабораторией Сандиа). CHEMKIN-II - химический пакет, используемый в химии горения; поскольку это стандартный пакет, используемый для сжигания, …

13 fortran  c  automatic-differentiation  interval-arithmetic 

Мы работаем над байесовской моделью для пространственно-временного процесса и используем сэмплер No-U-Turn (NUTS), который требует модель для логарифмической вероятности и ее градиента по отношению к параметрам модели. Более кратко, у нас есть довольно сложная функция логарифмической вероятности , включающая статистические распределения, произведения Кронекера, экспоненты, отношения, операторы if-else и т. Д., …

12 monte-carlo  automatic-differentiation 

Автоматическое дифференцирование позволяет нам численно оценить производную программы на конкретном входе. Существует теорема, что это вычисление может быть выполнено со стоимостью, в пять раз меньшей стоимости запуска оригинальной программы. Этот коэффициент пять является верхней границей. В каких ситуациях эта стоимость может быть дополнительно уменьшена? Многие производные коды в поле работают …

12 automatic-differentiation  efficiency