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시스템 배열에서 ilnumerics 배열로의 암시 적 변환은 배정도를 유지하지 않습니다.

ilnumerics double 배열에 double 형 시스템 배열을 할당하면이 값은 가장 가까운 정수로 반올림됩니다. 이것은 특히 대형 배열에서만 발생합니다. ILnumerics에서 반올림해야하는 소수점 이하 자릿수를 지정할 수있는 방법이 있습니까? 다음 스크린 샷은 문제를 보여줍니다. Sample_pulsedata는 sample_ydata에 할당 할 길

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캐시 미스를 피할 수있는 방법이 있습니까? _completely_?

여기에서 캐시가 작동하는 방식에 대한 기본적인 내용은 How and when to align to cache line size? 및 여기에 : What is "cache-friendly" code?이지만이 게시물 중 아무 것도 내 질문에 대답하지 않았습니다. 액세스를 사용하지 않고 즉, 전체를 캐시 내에서 실행하는 방법이 있습니까? (아마도 HDD에서 파일

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파이썬 스크립트 자체를 복사하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

과학적 응용을 위해 python을 사용하고 있습니다. 다양한 매개 변수를 사용하여 시뮬레이션을 실행하면 스크립트는 해당 매개 변수 집합에 대한 적절한 디렉토리로 데이터를 출력합니다. 나중에 그 데이터를 사용합니다. 그러나 때로는 스크립트를 편집합니다. 필요한 경우 내 결과를 재현 할 수 있도록 데이터의 디렉토리에 데이터를 생성하는 데 사용 된 스크립트 버전

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는 선택적으로 대용량 데이터 파일을

작업을 구문 분석 : A는 내 원자 곳의 "스냅 샷"복용 진동 분자의 시뮬레이션을 실행 한 -I , 모든 0.1 fempto 초 내가 필요 - 이제 출력물을 살펴보고 이러한 다른 세트의 데카르트 좌표 (총 50 개)를 가져옵니다. - 지오메트리는 멋진 형식이지만 지오메트리 세그먼트 사이에 동일한 서식을 갖는 추가 재료가 있습니다 (예 참조). 예 (이것은

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The Machine 및 memristors와 관련된 데이터 지역성?

예비 발언 :이 질문에 대한이 스택 교환 웹 사이트가 가장 적합한 지 여부는 잘 모르겠습니다. 그렇지 않다면 사과 드리며 올바른 웹 사이트로 이동해야합니다. 최근 HP는 멤 리스터 및 광학 통신을 기반으로 The Machine라는 연구 프로젝트에 대해 말씀하셨습니다. 목표는이 프로젝트가 4 년, 10 년 또는 20 년 후에 진짜가 될 것인지를 논의하는 것이

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방법 Windows 플랫폼

에 R에서 중첩 된 병렬을 실현하기 위해 내 프로그램에서 cl <- makeCluster(16) cl.boot <-makeCluster(8) R. 병렬 패키지에 parApply()를 사용하려고, 내가 먼저 t(parApply(cl,rv,1,sim.one.test))를 호출합니다. 함수 sim.one.test에서 함수 boot()을 호출하십시오. 그리고

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scipy 보간 문제가 없습니다

표시된 데이터를 보간하기 위해 here 클래스를 사용하려고합니다. 이 클래스를 작동시키는 데 문제가 있습니다. 최소한의 예는 다음과 같습니다 #!/usr/bin/env python import sys from mayavi.mlab import * from mayavi import mlab from numpy import * import numpy

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nmagpp을 사용하는 'pyvtk라는 모듈이 없습니다'?

VMware Player를 사용하여 nmag 가상 머신을 실행 중이며 첫 번째 예제 인 '균일하게 자화 된 구형의 Demag 필드'를 따르려고합니다. 그러나 데이터를 시각화하려고 할 때 'nmagpp --vtk sphere1.vtk sphere1'명령을 사용하면 pyvtk라는 모듈이 없다는 오류가 반환됩니다. nmag 문서에 따르면 가상 시스템에는 필요한

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부동 소수점에 대한 ARM 대 x86 부동 소수점

매우 명확한 것을 묻는다면 사과드립니다. 부동 소수점 연산이 많은 소프트웨어를 설계하고 자신의 하드웨어를 구입한다고 가정합니다. 유연성과 코드 유지 관리의 용이성 때문에 FPGA와 GPU를 배제한다고 가정 해보십시오. 소프트웨어에서 적절한 수준의 병렬 처리가 있다고 가정하십시오. 오랫동안, 그것은 당신이 x86을 고집한다는 것을 의미했습니다. 현대 ARM

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과학적 컴퓨팅을위한 도커 워크 플로우

과학적 작업 환경에서 적용 할 수있는 워크 플로를 상상해 봅니다. 필자의 작품은 기본적으로 파이썬, 판다, numpy 및 친구들과 함께 과학 코딩을하는 것을 포함한다. 때로 과학 커뮤니티에서 공통적 인 표준이 아닌 일부 모듈을 사용해야하고 때로는 시뮬레이션 체인에 컴파일 된 코드를 통합해야합니다. 내가 실행하는 코드는 IPython 노트북과 병렬 처리되는