参数是怎么算出来的
时间: 2024-02-24 22:55:24 浏览: 8
`kernel.shmall` 参数的值通常应该设置为物理内存总量的一半,因为内核需要使用一些内存来管理进程的共享内存段。要计算这个值,需要先知道系统中物理内存的总量,可以使用 `free` 命令或者 `/proc/meminfo` 文件来查看。
例如,如果系统中的物理内存总量为 4GB,那么 `kernel.shmall` 的值应该设置为:
```
kernel.shmall = (4 * 1024 * 1024 * 1024) / (2 * 4096)
```
其中,4 * 1024 * 1024 * 1024 是物理内存总量的字节数,2 是因为 `kernel.shmall` 的值应该设置为物理内存总量的一半,4096 是页面大小(单位为字节)。
计算出来的结果是 1048576,即 4GB 物理内存总量的一半所占用的页面数。
注意,如果系统中安装了大量的物理内存,那么 `kernel.shmall` 的值可能需要相应地调整以满足需要。
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算出来结果不对
非常抱歉,我建议你检查一下程序是否正确,可能是有一些小错误导致结果不对。
此外,我也可以给你提供一个改进版的代码,可以避免使用LU分解法,直接用numpy.linalg.solve函数求解线性方程组。
```python
import numpy as np
# 设置参数
L = 1 # 区间长度
T = 1 # 时间长度
n = 5 # x方向网格数
m = 150 # t方向网格数
h = L / (n - 1) # x方向步长
tau = T / m # t方向步长
r = tau / (h ** 2) # 稳定性参数
# 创建系数矩阵A和初始值矩阵U
A = np.zeros((n - 2, n - 2))
for i in range(n - 2):
A[i][i] = 1 + 2 * r
if i > 0:
A[i][i - 1] = -r
if i < n - 3:
A[i][i + 1] = -r
U = np.zeros((n, m))
U[:, 0] = 4 * np.arange(0, 1 + h, h) * (1 - np.arange(0, 1 + h, h))
# 古典显式分差方法求解
for j in range(1, m):
b = np.zeros(n - 2)
for i in range(n - 2):
b[i] = U[i + 1][j - 1]
x = np.linalg.solve(A, b)
for i in range(n - 2):
U[i + 1][j] = x[i]
# 输出结果
print(U)
```
这个版本的代码更加简洁,而且使用了numpy的线性方程组求解函数,可以避免手动实现LU分解算法导致的错误。
希望这个改进版的代码可以解决问题,如果还有问题请尽管问我。