Unix/Linux下Fortran非线性方程求解程序分析

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0 下载量 91 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 1.59MB ZIP 举报
资源摘要信息:"test_probs_src.zip是包含用于在Linux/Unix系统上进行Unix_Linux编程的一组资源。此压缩包中的内容集中于Fortran语言编写的非线性方程求解程序，是学术研究和工程实践中的经典范例。其中，包含了多个Fortran源代码文件，这些文件分别是针对非线性方程求解、线性最小二乘问题求解以及收敛性分析的算法实现。 文件名列表中的TEST.DAT、RESULT.DAT和TEMP.DAT很可能是数据文件，其中TEST.DAT可能用于存储测试数据，RESULT.DAT用于存储求解结果，TEMP.DAT可能用于临时存储中间计算结果。 PROB.FOR文件可能包含多个不同的非线性问题的定义，供程序求解。TEST_NLPQLP.FOR很可能是使用NLPQLP算法求解非线性规划问题的程序实现。LINLSQ.FOR文件则可能是实现线性最小二乘问题求解的Fortran程序。CONV.FOR文件则可能包含了用于分析算法收敛性的代码。 test_problems.pdf文件可能是关于如何使用上述程序解决问题的说明文档，其中包括了问题的定义和求解过程的详细描述。TEST.TEX文件则可能是一个LaTeX源文件，用于生成与测试问题相关的文档或报告。README.TXT是一个常见的自述文件，通常包含了对压缩包内容的简要介绍和使用说明，便于用户快速上手。" 在Linux/Unix环境下进行编程，需要熟悉操作系统提供的工具和接口。Unix/Linux编程通常涉及到对文件系统的操作、进程管理、信号处理、网络通信以及多种系统调用的使用。Fortran是一种古老且高效的数值计算语言，非常适合科学计算和工程应用。它特别适合处理矩阵运算和迭代算法，这些算法在求解非线性方程时非常有用。 非线性方程求解是非线性科学中的一个核心问题，这类问题在物理、工程、经济和生物科学领域广泛存在。与线性问题相比，非线性问题往往没有通用的求解方法，需要根据具体问题的性质设计特定的算法。其中，NLPQLP（Nonlinear Programming Language based on Quasi-Newton method with Linear constraints）是一个流行的算法，用于求解具有线性约束的非线性优化问题。 线性最小二乘问题是一类常见的优化问题，它试图找到一条直线（或平面、超平面），使得数据点到这条直线的距离平方和最小。这种问题在数据分析、测量学和信号处理等领域有广泛应用。 在实际应用中，算法的收敛性是非常关键的一个问题。算法的收敛性指的是算法在执行过程中能否逐步接近问题的解。如果一个算法是发散的，那么即使运行再长时间也不会得到正确的结果；如果算法收敛，但是收敛速度慢或者对初始值选择过于敏感，那么在实际中也难以应用。因此，研究算法的收敛性并提出改进的方法，对于提高数值算法的性能至关重要。 编写技术文档和说明书是软件开发流程中不可或缺的一部分。技术文档可以帮助用户理解程序的功能，指导用户如何正确安装和使用程序，还能解释程序的工作原理和设计思想。LaTeX是一种基于TeX的排版系统，被广泛用于生成具有复杂数学公式和结构的专业文档，它在科技出版领域中非常流行。 通过阅读README文件，用户可以快速了解如何安装和配置程序，以及如何运行程序来求解非线性方程。这些文件通常会包含安装前的准备条件、安装步骤、配置方法以及运行程序时可能遇到的问题和解决方案。

Matlab_probs2_noma_

2021-10-02 上传
本篇内容将基于提供的“Matlab_probs2_noma_”资源，深入探讨NOMA技术的基本原理以及Matlab在NOMA仿真中的应用。 首先，我们需要理解NOMA的核心思想。在传统的正交多址接入（如TDMA、FDMA、CDMA等）中，不同用户...

我的程序中用到的数据

161 浏览量
根据提供的信息，我们可以了解到这份资料涉及的是Python编程语言中用于实现限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，简称RBM）的数据实例。RBM是一种无监督学习模型，在特征学习、分类、协同过滤等领域有广泛...

def sample_probs(probs, temperature=1.0, top_p=0.85): sorted_probs = np.sort(probs)[::-1] cumulative_probs = np.cumsum(sorted_probs) cutoff = sorted_probs[np.argmax(cumulative_probs > top_p)] probs[probs < cutoff] = 0 probs = probs**(1/temperature) return np.random.choice(a=len(probs), p=probs/np.sum(probs))

2023-07-14 上传
这段代码定义了一个名为 `sample_probs` 的函数，用于根据概率分布进行采样。下面是对代码的逐行讲解： 1. `sorted_probs = np.sort(probs)[::-1]`: 这行代码将给定的概率数组 `probs` 进行排序，并且倒序排列。 2...

解释这个代码 def compute_losses(self, states, actions, returns, advantages): logits, values = self.A2C(states.reshape(-1, 4, 84, 84)) logits = logits.reshape(-1, self.num_envs, self.outshape) values = values.reshape(-1, self.num_envs, ) probs = torch.distributions.Categorical(logits) log_probs = -probs.log_prob(actions) policy_loss = (log_probs * advantages.detach()).mean() entropy_loss = -self.entropy_coef * probs.entropy().mean() value_loss = F.mse_loss(values.double(), returns.detach()) self.opt.zero_grad() (policy_loss + entropy_loss + value_loss).backward() self.opt.step()

2023-04-20 上传
这段代码是一个用于训练 A2C （Advantage Actor-Critic）算法的函数，该算法用于强化学习。函数中首先使用 A2C 网络（也称为 Actor-Critic 网络）计算给定状态的行动策略和对应的状态值估计。然后对行动策略计算其...

def evaluate_model(model, test_data,vectorizer): test_vectors = [] for text in test_data['sms']: tokens = bert_tokenize(text) test_vectors.append(" ".join(tokens)) test_vectors = vectorizer.transform(test_vectors) pred_probs = model.predict_proba(test_vectors)[:, 1] fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_data['target'], pred_probs) auc_score = roc_auc_score(test_data['target'], pred_probs) return fpr, tpr, auc_score怎么算出KS值

2023-05-24 上传
pred_probs = model.predict_proba(test_vectors)[:, 1] fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_data['target'], pred_probs) auc_score = roc_auc_score(test_data['target'], pred_probs) ks = max(tpr - ...

Focal loss代码如下：class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, weight=None): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: log_probs = F.log_softmax(x, dim=-1) probs = torch.exp(log_probs) focal_loss = -self.alpha * (torch.pow((1 - probs), self.gamma)) * log_probs loss = torch.sum(target * focal_loss, dim=-1) return loss.mean() LDAM loss 代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) LMF loss 是Focal loss 和LDAM loss两个损失函数的加权求和，请用pytorch代码实现LMF损失函数

2023-06-09 上传
下面是LMF损失函数的PyTorch代码实现，其中alpha和beta是Focal loss和LDAM loss的权重，需要根据具体情况进行调整： ``` class LMF(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30, ...

我是一个初学者，请你帮我解释以下这段代码的每个变量的含义和每句代码的语法：def top_k_top_p_filtering(logits, top_k=0, top_p=0.0, filter_value=-float('Inf')): assert logits.dim() == 1 # batch size 1 for now - could be updated for more but the code would be less clear top_k = min(top_k, logits.size(-1)) # Safety check if top_k > 0: # Remove all tokens with a probability less than the last token of the top-k # torch.topk()返回最后一维最大的top_k个元素，返回值为二维(values,indices) # ...表示其他维度由计算机自行推断 indices_to_remove = logits < torch.topk(logits, top_k)[0][..., -1, None] logits[indices_to_remove] = filter_value if top_p > 0.0: sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, descending=True) cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1) # Remove tokens with cumulative probability above the threshold sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p # Shift the indices to the right to keep also the first token above the threshold sorted_indices_to_remove[..., 1:] = sorted_indices_to_remove[..., :-1].clone() sorted_indices_to_remove[..., 0] = 0 indices_to_remove = sorted_indices[sorted_indices_to_remove] logits[indices_to_remove] = filter_value return logits

2023-06-06 上传
13. `cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1)`：计算softmax函数的累积概率值。 14. `sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p`：返回累积概率大于top_p的索引。...

解释下面这段代码 def post_process(self, output): """语音后处理，将模型推理结果映射到文本""" encoder_out, encoder_out_lens, ctc_log_probs, \ beam_log_probs, beam_log_probs_idx = output batch_size = beam_log_probs.shape[0] num_processes = batch_size log_probs_idx = beam_log_probs_idx[:, :, 0] batch_sents = [] for idx, seq in enumerate(log_probs_idx): batch_sents.append(seq[:encoder_out_lens[idx]].tolist()) txt = map_batch(batch_sents, self.vocabulary, num_processes, True, 0)[0] return txt

2023-06-09 上传
函数的输入参数output包含了模型的多个输出结果，包括encoder_out, encoder_out_lens, ctc_log_probs, beam_log_probs, beam_log_probs_idx。其中beam_log_probs和beam_log_probs_idx是集束搜索算法得到的结果，表示...

weighted_clipped_probs = torch.clamp(prob_ratio, 1-self.policy_clip, 1+self.policy_clip)*advantage[batch]

2023-06-11 上传
这段代码的作用是计算经过剪裁之后的加权对数概率。其中，torch.clamp()函数用于剪裁（即限制）prob_ratio的取值范围，保证其在[1-self.policy_clip, 1+self.policy_clip]之间。这是为了避免更新过程中出现过大的...

y_means_values, y_variances_values, y_probs_values = \ sess.run([y_means, y_variances, y_probs], \ feed_dict={tiny_y: extracted_y, tiny_phi: extracted_phi})改写为pytorch版本

2023-06-01 上传
y_means_values, y_variances_values, y_probs_values = model(tiny_y, tiny_phi) ``` 这里假设`model`是一个 PyTorch 的模型对象，接受`tiny_y`和`tiny_phi`作为输入，返回`y_means`、`y_variances`和`y_probs`三...
pudn01
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