小白最近对流体计算的收敛产生了困惑.以前在学习高等数学的时候,小白接触过了级数的收敛,由于当时贪玩,并未将其放在心上,因此大学结束了小白也只是记住有这么一个名词罢了.现如今在利用CFD的过程中,小白又一次碰到了“收敛”这一名词.小白找了很多的资料,然而资料中关于收敛的介绍,无一不是一大堆的数学公式,小白觉得头很疼. “出来混,总是要还的.”小白的心情很复杂. “流体计算为什么要收敛?收敛是什么意思?不收敛又有什么后果?如何判断是会否收敛?如果不收敛该采取何种措施使其收敛?”小白带着满腔的

前段时间项目要做域名收敛,糊里糊涂的完成了,好多原理不清晰,现在整理搜集下知识点. 域名收敛的目的是什么?简单来说就是域名解析慢.那为什么解析慢?且听下文慢慢道来. 什么是DNS? DNS( Domain Name System)是“域名系统”的英文缩写,是一种组织成域层次结构的计算机和网络服务命名系统,它用于TCP/IP网络,它所提供的服务是用来将主机名和域名转换为IP地址的工作. DNS就是这样的一位“翻译官”,它的基本工作原理可用下图来表示. DNS域名称 域名系统作为一个层次结构和分布式

随着现代科学技术的发展,人们正在不断建造更为快速的交通工具.更大规模的建筑物.更大跨度的桥梁.更大功率的发电机组和更为精密的机械设备.这一切都要求工程师在设计阶段就能精确地预测出产品和工程的技术性能,需要对结构的静.动力强度以及温度场.流场.电磁场和渗流等技术参数进行分析计算.例如分析计算高层建筑和大跨度桥梁在地震时所受到的影响,看看是否会发生破坏性事故;分析计算核反应堆的温度场,确定传热和冷却系统是否合理;分析涡轮机叶片内的流体动力学参数,以提高其运转效率.这些都可归结为求解物理问题的控制偏微

paip.2013年技术趋势以及热点 v2.0 cae HTML5 多核编程 物联网 可穿戴计算设备 3. 物联网 无论是M2M(机器对机器)通信应用,还是NFC(进距离通信)技术,都是物联网的组成部分.这种基于传感器的网络有别于因特网,如果说因特网是信息的网络,那么物联网更强调物与物的联系.尽管信息流是物联网关键的一部分,但是物联网的直接信息来源多数是机器而非人类,物联网中的每个物体将成为微型主机,自动感知并收集信息,有的处理后再被发送到需要的地方,这个地方往往是另一个电子设备.智能家居.智能

最近一直在搞CAE,发现Eplan p8真的好强大. 标准化的意义在与提高工作效率,减少重复. 标准化后,不容易出错,项目更改容易.事件都能及时跟踪.

标签(空格分隔): 机器学习 (最近被一波波的笔试+面试淹没了,但是在有两次面试时被问到了同一个问题:K-Means算法的收敛性.在网上查阅了很多资料,并没有看到很清晰的解释,所以希望可以从K-Means与EM算法的关系,以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹,下次不要再掉坑啊..) EM算法的收敛性 1.通过极大似然估计建立目标函数: \(l(\theta) = \sum_{i=1}^{m}log\ p(x;\theta) = \sum_{i=1}^{m}log\sum_{z}p(x,z;

何谓静态时序分析(Static Timing Analysis,简称STA)? 它可以简单的定义为:设计者提出一些特定的时序要求(或者说是添加特定的时序约束),套用特定的时序模型,针对特定的电路进行分析.分析的最终结果当然是要求系统时序满足设计者提出的要求. 下面举一个最简单的例子来说明时序分析的基本概念.假设信号需要从输入到输出在FPGA内部经过一些逻辑延时和路径延时.我们的系统要求这个信号在FPGA内部的延时不能超过15ns,而开发工具在执行过程中找到了如图4.1所示的一些可能的布局布线方式

三种收敛.中心极限定理.大数定理.delta方法

1.在反应速率里用rate_limit函数:2.初始床料中可以添加一部分碳和灰.下面给出详细解释: 1.c3m生成的化学反应速率中有一个这样的函数: double precision function rate_limit( x ) double precision x rate_limit = x/(x + 1e-) return end manual中给出的解释是,这个函数可以缓解某些值突然减小导致的难收敛问题.举个例子: RATES(moisture_release_1) = & .921

Part(部分) 用户在Part单元内生成单个部件,可以直接在ABAQUS/CAE环境下用图形工具生成部件的几何形状,也可以从其他的图形软件输入部件.详细可参考ABAQUS/CAE用户手册第15章. Property(特性) 截面(Section)的定义包括了部件特性或部件区域类信息,如区域的相关材 料定义和横截面形状信息.在 Property 模块中,用户生成截面和材料定义,并把 它们赋于(Assign)部件.详情见 ABAQUS/CAE 用户手册第 16 章. Assembly(装配件) 所

Verilog编码规范与时序收敛 没有优先级的时候,尽量用case 时钟选择

自编码器是一种很好的降维技术,它可以学习到数据中非常有用的信息.而收缩自编码器作为正则自编码器的一种,其非线性降维效果非常好,并且它的过程可以通过流形知识来解释. 基础知识 1.自编码器 自编码器是一种降维的技术,由编码器和解码器两部分组成,架构图如下.编码器 \(f\) 用来输出降维后的表示 \(h\),而解码器 \(g\) 则通过最小化代价函数从编码器的输出 \(h\) 来重构原始的输入 \(x\),输出 \(r\). 编码器 \(f\) 和解码器 \(g\) 的内部结构是一个仿射函数(线性

要判断Stochastic Gradient Descent是否收敛,可以像Batch Gradient Descent一样打印出iteration的次数和Cost的函数关系图,然后判断曲线是否呈现下降且区域某一个下限值的状态.由于训练样本m值很大,而对于每个样本,都会更新一次θ向量(权重向量),因此可以在每次更新θ向量前,计算当时状况下的cost值,然后每1000次迭代后,计算一次average cost的值.然后打印出iteration和cost之间的关系. 1.不同曲线图代表的含义及应对策

前面在<关于CAE的那点破事儿>一文中,主要提到了CAE是什么.CAE能做些什么.人在CAE应用中的作用以及CAE从业中应当具有哪些基本素质.然而CAE是一把双刃剑,如果不能在工程应用中很好的控制的话,极有可能反受其害. CAE作为一种非常好的工程辅助工具,随着计算机性能的发展,理应得到更有效的利用,在工程研发过程中发挥更大的作用.然而现实情况并非如此.近来经常有网友在群众吐槽,说"选择从事CAE是人生的一大失败,CAE工作在企业中根本得不到重视,薪酬待遇也不如搞CAD的."

CAE是计算机辅助工程的英文简写,所涵盖的范围甚是广泛.现在很多人提到CAE,总是联想到结构有限元计算,更有甚者认为有限元就是CAE.还有人把所有的工程数值计算都称作有限元.本文就这一话题,来谈谈关于CAE的那点儿破事儿,以最粗浅的文字来讲述CAE所涉及的那点儿东西. 1 到底是什么 CAE(Computer Aid Engineer,计算机辅助工程).按中国话的语法习惯,"计算机辅助工程"是不太容易理解的,工程有什么好辅助的呢,这里可以换一种说法:"计算机辅助工程计算&qu

http://caehealthcare.com/eng/audiovisual-solutions/learning-space https://vimeo.com/108897296http://caehealthcare.com/eng/audiovisual-solutions/replayhttp://caehealthcare.com/eng/audiovisual-solutions/learning-spacehttp://caereplay.com/zh-hans/http:/

不多说,直接上干货! 面试很容易被问的:K-Means算法的收敛性. 在网上查阅了很多资料,并没有看到很清晰的解释,所以希望可以从K-Means与EM算法的关系,以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹,下次不要再掉坑啊. EM算法的收敛性 1.通过极大似然估计建立目标函数: 通过EM算法来找到似然函数的极大值,思路如下:希望找到最好的参数θ,能够使最大似然目标函数取最大值.但是直接计算 比较困难,所以我们希望能够找到一个不带隐变量z的函数恒成立,并用 逼近目标函数. 如下图所示: 在绿色线位

到现在我还是不太理解SDRAM的时序设置,但是可能蒙对了.(呵呵) 开发环境: quartus II 13.0   板子: DE2 EP2C35F672C6N 时序约束step 1:create clock: 50MHZ 时序约束step 2: virtual clock(原因:timequest不知道外接时钟的属性,即要实在的指出.并要对之约束) 时序约束step 3: set output delay ,  set input delay (这是最难的,个人认为) 先理解: setuptim

之前算DEM反应一直不收敛,后来把计算规模减少到两个固定颗粒,也就是仿照reactive-chemistry和evaperation这两个算例. 目前reactive-chemistry这个算例,把各种输运方程都打开以后,DES_ONEWAY_COUPLED设置为False,就会出现不收敛的情况,而evaperation换成同样的网格和几何,就没有这个情况,于是索性在evaperation上改. 经过尝试发现,反应焓值应该是导致容易发散的一个原因.我设置的反应如下: 如果把异相反应的反应焓设为0

[题解]CF24D Broken Robots http://codeforces.com/problemset/problem/24/D 解1(不会写,口胡的) 获得一个比较显然的转移式子 \(dp(i,j)\)代表在\((i,j)\)坐标需要期望的走的次数 \[ dp(i,j)=0.25(1+dp(i-1,j)+dp(i,j-1)+dp(i,j+1)) \] 然而我们可以发现这个式子不满足无后效性..也找不到一种合适的顺序DP. 我们发现可以高斯消元,但是\(O(n^4)\)的复杂度我们接受