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在用解析法求解热方程之后，我试图用显式欧拉法数值求解它。我得到了，其中T是温度。我的代码是：#include <stdlib.h>#include <math.h> int i,j; double dz=1./N; for (i=0;i<N+2;i++)
浏览 12提问于2022-11-16得票数 -1
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给出两个字符串，我想确定它们是否是对方的字谜。以下是我想出的解决方案：def anagram exit puts "Not an anagram!"end
if __FILE__ == $0 first, second = gets.chomp, gets.chomp
# sp
浏览 7修改于2013-03-13得票数 6
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所有磁盘都不分配热备件。“存储管理”只显示那些可用作热备用的磁盘。当前没有可用的、足够大的磁盘或正确类型的磁盘可用作此虚拟磁盘的热备用。眨眼离线如有任何建议，敬请见谅。
浏览 0修改于2017-07-19得票数 1
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(快速笔记！)虽然我知道在Python中有很多排序选项，但这段代码更像是一个概念的广义证明，以后将被移植到另一种语言，因此我将无法使用任何特定的Python库或函数。背景这个数组的排序很重要。
浏览 0修改于2018-01-19得票数 3
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我试图用Cantera和一个生物质热解动力学方案来观察在间歇反应器中浓度随时间的变化。下面是对动力学的概述，并参考了论文。请注意，物种浓度是以质量为基础的，如kg/m^3。
参考资料:科伦巴·迪·布拉西。多孔固体燃料热解过程中对流和二次反应效应分析。燃烧科学和技术，第90卷，第3
浏览 3提问于2018-12-05得票数 1
给定一个大整数(以二进制形式存储)，如何快速测试它是否为2的幂，即对于整数指数k等效于2ᵏ？
一个简单但相当慢的方法是连续除以2，直到这个数变成2，或者有一个非零余数。对于小整数，有很多的解，包括位计数等。我对任意数字数的整数的快速解感兴趣。我们能不能通过一些快速整数除以2或其他诡计来加速上述方法？
浏览 4修改于2017-03-23得票数 1
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我正在使用高图集来生成一个热图网格，其中包含大约10k的网格单元。热图在没有dataLabels的情况下呈现在秒以下。但是，如果我启用了dataLabels (这是我的项目所必需的)，则相同的热图需要10秒才能呈现。我尝试将useHTML设置为true，然后在30+秒内呈现。有办法加快速度吗？
浏览 4提问于2017-04-04得票数 0
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解完后，我得到了正确的结果。我想使用MOSEK的热启动功能来加快速度，但我不知道如何设置一些参数，如"res.sol.bas.sku"，"res.sol.bas.skn"，...我只知道一个初始解，即"res.sol.bas.xx"，其中变量的值存储在接近最优解的位置。
浏览 8提问于2012-12-17得票数 0
我正在使用诺基亚Here maps API，使用热图覆盖来可视化数据。第一次将热图提供程序添加到地图时，它似乎缺少平铺并显示数据中的孔，如下所示：只有在关闭并再次打开热图或重新加载数据后，它才能正确显示。它应该显示如下：这是一个已知的问题吗？以前有没有人遇到过这种情况，并有一个快速的解决方案？提前谢谢。
浏览 1修改于2013-10-23得票数 2
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基本上我搞不懂“解N×N数独难题的一般问题是NP-完全”到底是什么意思。这是否意味着，如果我有一个以NxN数独板为输入并求解的算法，则对于N，该算法的时间复杂度必须是指数级的。它们不是用数字(例如1到9)来表示sudoku板上的值，而是用一次热编码表示(so 4为0、0、1 0、0、0、0、0、0、0等)。B矢量成为所有热编码向量的和，即只有一个热编码向量的向量。
现在，我们只考虑sudoku板上的已知值，将A矩阵中对应于已知板位置的元素设置为零，并减去b向量中的值(一次热编码)。然后用高斯消去法求解系统
浏览 2修改于2019-08-17得票数 0
data1=data.frame("StudentID"=c(1,2,3,4,5), "a2cat"=c(0,2,8,6,7), "a1dog"=c(8,4,4,5,8),
"a2dog"=c(1,9,1
浏览 3修改于2020-03-18得票数 2
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我试着将我的有限体积法的解与my的简单热方程U_t = U_xx的解进行比较。为此，我必须在Mathematica中为NDSolve函数指定初始条件和边界条件。我希望在边界上U= 90。
浏览 5提问于2011-03-31得票数 1
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考虑这样解决子集和问题的方法： subsets = {0: []} old_subsets = subsets for (prev_sum, subset) in old_subsets.iteritems(): new_sum = prev_sum + c
浏览 6修改于2017-05-23得票数 16
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我想用numpy fft包进行快速傅里叶变换，然后我尝试比较解析解和快速傅里叶变换的结果，虽然我可以从我所做的图中看到曲线是相似的，但很明显，尺度是不同的。我尝试过几种不同版本的频率(角频率、频率和波数)，但我的所有尝试都没有奏效，在numpy文档中，还不清楚如何准确地定义快速傅里叶变换。例如，我想用指数函数在时间上变换成角频域，f(t)=Exp(-a|t|)，F(w)=a/pi*(a²+w²) (这个解析解有多个版本，取决于我们考虑的频率空间) returnfour
浏览 1提问于2019-04-04得票数 1
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我正在寻找一个数据库来处理(快速，子秒)关于设置值属性的查询。例如，如果我有一个带有标记的文档数据库，我希望能够进行超集搜索。为了输入“茶，乌龙茶，热”，我想看看：但不是：对于一些实际的数字，文档数量大约为250 k，标记的平均数量为10-20，查询中可能包含100-1000
浏览 1提问于2012-01-15得票数 0
由于我看不到任何关于如何正确使用sysparm_query_category的参考，我可以确认您是如何在get请求中附加sysparm_query_category的吗？from pysnow import Client
resource.parameters.add_custom({"sysparm_query_category": "
浏览 4提问于2022-04-12得票数 0
我想使用lpSolve包或lpSolveAPI来快速生成整数解。
R中的lpSolve程序会一直运行，直到找到最优解，但考虑到我正在处理的问题的规模，这可能需要一段时间。我正在尝试寻找一个优化问题的初始整数解，而不需要R运行太长时间。理想情况下，我可以读出lpSolve为整数问题在几秒钟内生成的初始解决方案。
浏览 35提问于2020-02-17得票数 0
背景：
u^n+1 =G u_n，其中G是迭代矩阵(来自热方程)。固定dx = 0.1，并设置dt = dx*dx/2.0以满足稳定性约束I，然后进行多次迭代，直到时间T= 0.1，并使用最大范数计算误差(已知解析解)。
浏览 0提问于2011-04-04得票数 1
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