mfem：轻量，通用，可扩展的C ++库，用于有限元方法

pylbm pylbm是使用Lattice Boltzmann求解器进行数值模拟的多合一软件包。 该软件包提供了用于描述1D，2D和3D问题中的格子Boltzmann方案的所有工具。 我们选择D'Humières形式主义来描述问题。 您可以使用一组简单的形状（例如圆形，球形，...）来制作复杂的几何图形。 pylbm使用Cython，NumPy或Loo.py根据用户指定的方案和域执行数值方案。 Pythran和Numba即将面市。 pylbm具有mpi4py的MPI支持。 安装 您可以通过多种方式安装pylbm 与曼巴或conda mamba install pylbm -c conda-forge conda install pylbm -c conda-forge 与Pypi pip install pylbm 或者 pip install pylbm --user 从来源

用梯形法求积分代码matlab 科学计算-MATLAB-代码 以下代码： 使用牛顿拉普森方法找到多项式的根。 使用Regula Falsi 方法找到多项式的根。 使用二分法求多项式的根。 使用高斯消元法求线性方程组的解。 使用Gauss Jordan 方法求解线性方程组。 使用高斯赛达尔法求解线性方程组。 使用Newton's Forward Difference Interpolation在给定数据集中查找值。 使用拉格朗日插值在给定数据集中查找值。 使用梯形法则求函数的积分。 使用辛普森规则求函数的积分。 还有很多..

HPC系统的社区构建基块 介绍 该堆栈提供了部署和管理HPC Linux集群所需的各种常见的，预先构建的成分，包括配置工具，资源管理，I / O客户端，运行时，开发工具，容器和各种科学库。 当前有两个发行系列： 和 ，它们针对不同的主要Linux OS发行版。 1.3.x系列针对CentOS7和SLES12，而2.x系列针对CentOS8和Leap15。 入门 OpenHPC通过存储库提供预构建的二进制文件，以与标准Linux软件包管理器工具（例如yum或zypper ）一起使用。 首先，您可以通过安装ohpc-release RPM在本地启用OpenHPC存储库，该ohpc-release包含用于软件包签名的gpg密钥，并定义[base]和[update]软件包存储库的URL位置。 还提供了针对每个受支持的预配置系统和资源管理器量身定制的安装指南，以及用于安装集群的详细示例说明。 oh

图片中人数识别MATLAB代码

jigsaw-matlab：JIGSAW的MATLAB绑定：基于Delaunay的非结构化网格生成器

跪着 Python中的拐点检测 该存储库是尝试实现下跪算法的尝试，发布。 给定一组x和y值， kneed将返回函数的拐点。 拐点是最大曲率的点。 目录 交互的 贡献 引文 安装 kneed已通过Python kneed和3.8进行了测试。 水蟒 $ conda install -c conda-forge kneed 点子 $ pip install kneed 从GitHub克隆 $ git clone https://github.com/arvkevi/kneed.git $ python setup.py install 用法 这些步骤通过从手稿中复制图2来介绍如何使用kneed 。 输入数据 DataGenerator类仅作为生成样本数据集的实用程序而包括在内。 注意： x和y必须为等长数组。 from kneed import DataGenerator ,

智利南方大学 INFO147：使用Python进行科学计算，2021年 负责人：Pablo Huijse H，在inf dot uach dot cl的phuijse UACh的计算机工程专业学位选修课和计算机工程硕士学位的选修课程。 建议通过克隆此存储库来保留课程资料的本地副本。 抽象的 使用Python进行科学计算的课程向学生介绍了数据科学的基本概念，使他能够使用Python 3编程语言提供的免费数值计算工具解决应用科学问题。 特别是，学生将学习读取，处理和预处理数据，从数据创建可视化效果，解决线性代数和优化的数值问题，通过基本的统计推断提取信息，并训练简单的模型进行回归，分类和预测。 内容 第1单元：使用Python进行数据管理 单元2：使用Python进行科学计算 概率基础 描述性统计 推论统计 单元3： 附件： （补充） Python 3评论 使用者介面 参考书目 主要

p4pdes 用于偏微分方程的PETSc是一本有关使用通过现代数值方法求解的新书。 可以从订购： 该存储库包含本书所基于的C和Python示例程序。 他们将长期留在这里并得到维持。 C的例子 要编译和运行C示例，请参见第1章至第12章，位于c/目录中的README.md 。 Python / Firedrake示例 第13章和第14章使用 （一个基于PETSc的有限元素库，尤其是 ）。 请参阅python/目录中的README.md以运行这些示例。

自述文件，用于GEOS-Chem科学代码库 总览 该存储库（ ）包含GEOS-Chem科学代码库（又名GEOS-Chem化学模块）。 此存储库中包括： GEOS-Chem科学例程的源代码； 创建GEOS-Chem运行目录的脚本； 运行GEOS-Chem测试的脚本； 驱动程序例程（例如“ main.F90”）使GEOS-Chem可以在几种不同的上下文中运行，包括： GEOS-Chem“经典” （适合在单个节点上运行少于64个内核） GCHP （GEOS-Chem“高性能，可以跨多个节点运行以实现高可伸缩性） GEOS-GC （GEOS-Chem与NASA GEOS ESM耦合）