文源:技术邻 问题描述:求解一段通有正弦交流电的直导线在某一稳态磁场中的受力情况,并简单验证仿真结果. 模型介绍: 如上几何模型中10mm边长立方体代表永磁体,材料属性为材料库中的NdFe35,修改磁化方向为X方向,其他属性不变,如下图所示.其中黄色圆柱体代表铜导线,红色框线代表求解区域(真空).导线端面与求解域重合,电流不会泄漏以便顺利计算. Maxwell求解树如下: Solution type: Transient瞬态求解器 Boundaries:未指定,系统选取默认求解边界. Excit

很久没更新过APS系列文章了,这段时间项目工作确实非常紧,所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识,算是为以后的APS项目积累点基础.看了一些运筹学的书(都是科普级别的)发现原来我目前面对的很多排产.排班.资源分配和路线规划问题,都是运筹学上的典型案例.与此同时,除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外,还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎,这是Google旗下的一个开源求解器,接下来我会专门写一些关于Google OR-Tools应用的文章,并与Op

摘自:http://www.maybe520.net/blog/987/ matlab中怎么求解线性方程组呢? matlab中求解线性方程组可应用克拉默法则(Cramer's Rule)即通过det()函数计算各个矩阵的行列式来求,也可以用高斯消元法来求解. matlab中的rref()函数可以将矩阵化成行最简形式,用法如下: 假如有一线性方程组为: 16 x1 + 2 x2 + 3 x3 = 13 5 x1 + 11 x2 + 10 x3 = 8 9 x1 + 7 x2 + 6 x3 = 12

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3496819.html,转载请注明出处] 从等式约束的最小化问题说起:                                                                                       上面问题的拉格朗日表达式为:                                             也就是前面的最小化问题可以写为:          

转载自 http://blog.163.com/to_be_myself/blog/static/176060227201101762159227/ Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3]; xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000 自相关函数是信号间隔的函数,间隔有正负间隔,所以n个长度的信号,有2n-1个自相关函数值,分别描述的是不同信号间隔的相似程度. 比如,上面的矩阵,最后得到5个结果,其中第三个是自

/* ********************************************************************** INPUT3.C -- Input data parser for EPANET: VERSION: 2.00 DATE: 5/30/00 9/7/00 10/25/00 3/1/01 6/24/02 8/15/07 (2.00.11) 2/14/08 (2.00.12) AUTHOR: L. Rossman US EPA - NRMRL This

这一章节将介绍一系列典型的微积分问题(求极限.级数.定积分.导数.重积分等)在Matlab中的求解. 首先关于极限: (1)    数列极限: 给出下面三段例程. 求解数列极限的limit函数参数说明:可以看到该函数可以有三个参数也可以有两个参数,对于三个变量(比如说第二个例程),第一个参数是数列的通项,第二个参数是确认离散变量,因为在通项中有两个字母a.n,第三个参数表示这个离散变量趋于某个范围,这个函数将返回在离散变量趋于的那个范围(第三个参数)时的极限. 当然,借助Matlab自身强大的图

                       利用线性回归方法求解生产计划 方法一: 1.建立数学模型: 设变量:设生产拉盖式书桌x台,普通式书桌y台,可得最大利润 ‚确定目标函数及约束条件 目标函数: 约束条件:  .....................⑴ .....................⑵ .....................⑶ ..........................⑷ 2.在Excel中求解线性规划 首先,如图1所示,在Excel工作表格输入目标函数的

一.前述 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. 二.相关概念和安装 TensorFlow中的计算可以表示为一个有向图(DirectedGraph)或者称计算图(ComputationGraph)其中每一

R语言中提供了四类有关统计分布的函数(密度函数,累计分布函数,分位函数,随机数函数).分别在代表该分布的R函数前加上相应前缀获得(d,p,q,r).如: 1)正态分布的函数是norm,命令dnorm(0)就可以获得正态分布的密度函数在0处的值(0.3989)(默认为标准正态分布). 2)同理,pnorm(0)是0.5就是正态分布的累计密度函数在0处的值. 3)而qnorm(0.5)则得到的是0,即标准正态分布在0.5处的分位数是0(在来个比较常用的:qnorm(0.975)就是那个估计中经常用到

前言 小伙伴们大家好呀!继上次lp_solve规划求解器的推文出来以后,大家都期待着更多求解器的具体介绍和用法.小编哪敢偷懒,这不,赶在考试周之际,又在忙里偷闲中给大家送上一篇SCIP规划求解的推文教程.快一起来看看吧. Part1 惯例科普篇 What is SCIP? 官方的介绍: SCIP is currently one of the fastest non-commercial solvers for mixed integer programming (MIP) and mixed

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3496819.html] 从等式约束的最小化问题说起:                                                                                          上面问题的拉格朗日表达式为:                                                也就是前面的最小化问题可以写为:            

00 前言 branch and cut其实还是和branch and bound脱离不了干系的.所以,在开始本节的学习之前,请大家还是要务必掌握branch and bound算法的原理. 01 应用背景 Branch and cut is a method of combinatorial optimization for solving integer linear programs (ILPs), that is, linear programming (LP) problems whe

1. 同步配置文件 copy之前的配置文件     2  关掉监控程序  如果有的话     3  kill掉之前的maxwell程序     4 查询已经读取到的position位置,然后重启服务 ,对应maxwell中positions表中 5 重启服务 带上positions的参数  

上一篇介绍了OptaPlanner 7.32.0.Final版本中的SolverManager接口可以实现异步求解功能.本篇将继续介绍SolverManager的另一大特性 - 批量求解. 适用场景 在日常的规划系统中,求解一个问题,绝大多数情况下,容许运行的时间较有限,特别是在实时性较高的场景中,可让引擎运算时间不多.因此,这种情况下,会在启动了规划运算后,稍等片刻,即需要从求解程序中获取结果.但有些情况下,当我们遇到问题规模较大时,引擎无法在较短时间内找到相对最优解:甚至某些情况下,没有足够

1.题目描述     给定数组arr,返回arr的最长递增子序列. 2.举例     arr={2,1,5,3,6,4,8,9,7},返回的最长递增子序列为{1,3,4,8,9}. 3.解答     本期主要从动态规划和二分法两个方向来求解最长递增子序列问题. 3.1 动态规划求解最长递增子序列     先介绍时间复杂度为O(N^2^)的方法,具体过程如下: 生成数组dp,dp[i]表示在以arr[i]这个数结尾的情况下,arr[0-i]中的最大递增子序列长度. 对第一个数arr[0]来说,令d

列生成是用于求解大规模线性优化问题的一种算法,其实就是单纯形法的一种形式.单纯性可以通过不断迭代,通过换基变量的操作,最终找到问题的最优解.但是当问题的规模很大之后,变量的个数就会增大到在有限时间内无法有效迭代求解.所以可以用列生成方法求解,列生成方法可以一开始不列举所有的列,通过不断给模型中加入列的方式,最终找到全部解,其关键点就是加新列的过程,可以只加入能让目标值更优的列,从而减少变量的使用个数. 列生成算法流程 列生成过程中,需要将问题建模为主问题+子问题的形式. 主问题:就是原问题,主要

FESTUNG模型介绍-1.对流方程求解 1. 控制方程 对流问题中,控制方程表达式为 \[\partial_t C + \partial_x (u^1 C) + \partial_y (u^2 C) = 0, \quad \mathrm{in} \; \Omega \] 其中边界处包含 Dirichlet 和 Neumann 边界条件,分别为 \[\begin{array}{cl} C = C_D & \mathrm{on} \; \partial \Omega_D, \\ - \nabla

转自:http://silencethinking.blog.163.com/blog/static/911490562008928105813169/ AX=B或XA=B在MATLAB中,求解线性方程组时,主要采用前面章节介绍的除法运算符"/"和"\".如: X=A\B表示求矩阵方程AX＝B的解: X＝B/A表示矩阵方程XA=B的解. 对方程组X＝A\B,要求A和B用相同的行数,X和B有相同的列数,它的行数等于矩阵A的列数,方程X＝B/A同理. 如果矩阵A不是方阵

今天总结一下栈的一个重要应用---四则数学表达式的求解 数学表达式的求解是栈的一个重要的应用,在计算机的应用中 如果求解一个四则运算表达式,我们可能会直接写一个程序例如什么printf("%d",a+b)这些类似的简单代码实现加减乘除运算 但如果给你一个这样的表达式:9+(3-1)*3+10/2,这样的表达式对于计算机的困难点是乘除号出现在了加减号的后面,并且加上括号就更加麻烦了, 而只识别01的计算机可能会只按照式子从左往右挨个计算,这就忽略了四则运算表达式的按顺序计算,因此,我们需