本文主要讲解两种方法用来显示OpenFOAM的计算残差,一种是采用OpenFOAM自带的foamMonitor来输出残差,另一种就是大家经常看见的采用pyFoam来输出残差.不管采用哪一种方法都必须安装gnuplot. 安装gnuplot的方法为:在Linux(以乌班图为例)的终端中输入 sudo apt-get install gnuplot 方 法一:采用自带的foamMonitor来输出残差我们首先需要将OpenFOAM中输出残差的文件拷贝到算例的system目录下,我们可以采用以下命 令

https://blog.csdn.net/jmydream/article/details/8764869 In statistics and optimization, statistical errors and residuals are two closely related and easily confused measures of "deviation of a sample from the mean": the error of a sample is the d

深度残差网络—ResNet总结 写于:2019.03.15—大连理工大学 论文名称:Deep Residual Learning for Image Recognition 作者:微软亚洲研究院的何凯明等人             论文地址:https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf 摘要: 随着人们对于神经网络技术的不断研究和尝试,每年都会诞生很多新的网络结构或模型.这些模型大都有着经典神经网络的特点,但是又会有所变化.你说它们是杂交也好,是变种也罢,总之针对

前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这: 线性回归原理小结.里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍.提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归,以及线程回归的L1正则化-Lasso回归.但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展.以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵分析不熟悉,推荐学习张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 回顾线性回归 首先我们简要回归下线性回归的一般形式: \(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta

[理论部分] ARIMA包含两部分,自回归AR和移动平均MA: AR:Y(t)-a=b(1){Y(t-1)-a}+u(t)   其中a是y的均值, u(t)是均值为零,恒定方差的不相关随机误差项(噪声)此公式为一阶自回归AR(1)随机过程.同理可以推广出P阶自回归过程. MA:Y(t)=u+c(0)u(t)+c(1)u(t-1)    其中u是常数项 u(t)是噪声. 此公式为一阶移动平均MA(1)过程.同理可推广出q阶移动平均过程. 如果Y兼具Autoregressive 和 Moving A

Ridge回归 由于直接套用线性回归可能产生过拟合,我们需要加入正则化项,如果加入的是L2正则化项,就是Ridge回归,有时也翻译为岭回归.它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项,和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数α.损失函数表达式如下: J(θ)=1/2(Xθ−Y)T(Xθ−Y)+1/2α||θ||22 其中α为常数系数,需要进行调优.||θ||2为L2范数.Ridge回归的解法和一般线性回归大同小异.如果采用梯度下降法,则每一轮θ迭代的表达式是: θ=θ−(βXT

前言:很多人说OpenFOAM很难,要啃上很多的理论书籍,什么流体力学.计算流体力学.矩阵理论.线性代数.数值计算.C++程序设计神马的,看看光这一堆书就能吓倒绝大多数的人.其实我们并不一定要从这些基础的东西入手,我觉得要学习使用一个工具,首先使它运转起来才是最靠谱的.通过大量实例练习,做多了自然就能有所感悟. 前面讲到了利用icoFoam求解器计算弯曲管道中流体混合问题.现在来自己动手做一个简单的案例,还是利用icoFoam求解器.icoFoam求解器计算的是瞬态不可压层流流动问题,是Open

OpenFOAM初学者常常对于软件的使用流程感到很迷惑,与其他的具有GUI的CFD软件不同,OpenFOAM的所有操作均为基于文本操作,譬如说里面各种计算模型.计算参数.流程控制参数等,均为通过修改对应的文本文件来进行指定.那么什么时候该用哪些文件,该修改哪些参数,要了这些则需要花费时间去了解OpenFOAM的内部运作机理. 1 CFD的一般流程 如果只是将OpenFOAM当做一款CFD软件的话,则其使用流程与其他的商用CFD软件使用流程一致.通常的CFD使用流程包括以下几个步骤: 问题定义与规

1 为什么要学习OpenFOAM 掐指算起来,接触CFD也差不多有十个年头了,其间一直使用的商用CFD软件,有Fluent.CFX.StarCCM+等,这些商用软件各有其优缺点,都能较好的解决常规的工程问题.然而,最近当我试图往这些软件中添加一些核心求解算法时,发现这是一个不可完成的任务,这些软件的核心计算程序都已经被封装得严严实实,外人连看一眼的资格都没有,更别说去修改了.这时我将目光投向了开源CFD软件OpenFOAM. 其实严格来讲OpenFOAM并不能称之为一款软件,说其是一个C++类库

在不是Ubuntu系统下安装OpenFoam,需要采用编译安装的方式.以下以OpenSuSE为例进行编译安装. 1 软件包准备 需要下载两个程序包: OpenFOAM-4.x-version-4.1.tar.gzThirdParty-4.x-version-4.1.tar.gz 2 安装GCC 启动终端Konsole,在终端中输入命令: sudo zypper install gcc 按提示输入密码并确认安装后,系统自动从网络上下载gcc并进行安装.安装完毕后利用终端命令测试gcc安装版本: g

CFD技术发展到今天,已经超过了大半个世纪了,已经涌现出非常多的CFD软件可供人们使用.通用商业CFD软件譬如Fluent.CFX.Star CCM+等在工业上得到了广泛的应用,另外一些专用的软件(如旋转机械领域Numeca.电子散热领域的Flotherm等)也以其专业性牢牢占据着各自领域的市场.这些软件都具有良好的前后处理.众多的物理模型.较高的并行求解效率及可靠性. 但是细数起来,这些软件仍然具有一些劣势,可以简单的归纳为: 价格很贵.这些商用软件,价格一个比一个贵,少则好几万,高则几十万上

"Two weeks of playing with a CFD code will save you one afternoon of reading" 什么是OpenFOAM(力荐) 注意,下面列的资料都在不断更新,本站博文也不断更新.   OpenFOAM国内使用情况调查 在大家眼里OpenFOAM难点在哪? 不断有新人加入OpenFOAM的学习和使用中来,因此一些问题反复被提起,比如:刚开始怎么学openfoam? 因此这里花一点时间稍微总结一些入门的建议,首先通读本文可以事半

转自:http://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/52455638   ABSTRACT:           神经网络的训练因其层次加深而变得愈加困难.我们所提出的残差学习框架可以更轻松的对比前人所提深很多的网络进行训练.相对于之前网络所学习的是无参考的函数,我们显著改进的网络结构可根据网络的输入对其残差函数进行学习.我们提供的详实经验证据表明对这样的残差网络进行寻优更加容易,并且随网络层次的显著加深可以获得更好的准确率.我们利用Im

数据拟合能够估计出数据变化的趋势,另外一个同等重要的应用是如何利用这一趋势,预测下一时刻数据可能的值.通俗点儿说,你观察苍蝇(蚊子,蜜蜂)飞了几秒,你也许会想“它下一个时刻可能在哪儿”,“呈现出什么样的状态”诸如此类的问题.预知未来这档子事儿对我们有一种不可抗拒的吸引力.别看我们预测的未来很近,但这对于实际应用有很大的帮助.比如减小解空间的范围,便于搜索.对于搜索问题,预测可以看成是对从当前状态到目标状态的启发评价函数.好吧,我承认我陷得太深了,都是复习人工智能搞得.扯得有点儿远了,继续说我们的

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.

Transformer注解及PyTorch实现 原文:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 作者:Alexander Rush 转载自机器之心:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-06-10?from=synced&keyword=transformer 在学习的过程中,将代码及排版整理了一下,方便阅读. "Attention is All You Need"

一说起“深度学习”,自然就联想到它非常显著的特点“深.深.深”(重要的事说三遍),通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别.语音识别等能力.因此,我们自然很容易就想到:深的网络一般会比浅的网络效果好,如果要进一步地提升模型的准确率,最直接的方法就是把网络设计得越深越好,这样模型的准确率也就会越来越准确. 那现实是这样吗?先看几个经典的图像识别深度学习模型: 这几个模型都是在世界顶级比赛中获奖的著名模型,然而,一看这些模型的网络层次数量,似乎让人很失望,少则5层,多的也就22层而已,这些世界级

本案例演示利用OpenFOAM的icoFoam求解器计算弯曲管道中的混合流动问题. 1 拷贝tutorials文件 启动终端,且拷贝tutorials文件夹中的文件.利用命令: cp -r $FOAM_TUTORIALS/incompressible/icoFoam/elbow/ $FOAM_RUN 将案例文件拷贝到了$FOAM_RUN路径中. 此时可以利用命令查看目录结构: tree $FOAM_RUN/elbow 查询结果如下图所示. $ tree $FOAM_RUN/elbow /home

关于自相关.偏自相关: 一.自协方差和自相关系数       p阶自回归AR(p)       自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)]       自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5]   二.平稳时间序列自协方差与自相关系数       1.平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数:            r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX(t)][X(t+k)-EX(t+k)]       2

(很好的博客:残差网络ResNet笔记) 主要内容: 一.深层神经网络的优点和缺陷 二.残差网络的引入 三.残差网络的可行性 四.identity block 和 convolutional block 一.深层神经网络的优点和缺陷 1.深度神经网络很大的一个优点就是能够表示一个复杂的功能.网络的层数越多,意味着能够提取到不同level的特征越丰富.并且,越深的网络提取的特征越抽象,越具有语义信息.但其有一个巨大的缺陷,那就是:如果简单地增加深度,会导致梯度弥散或梯度爆炸.使得训练速度十分缓慢: