オープンセミナー2017@岡山での発表スライドです
Navigation Next 各種利用の手引き » TSUBAME2.5 利用の手引き » Next Topic 1. はじめに TSUBAME 2.5 利用の手引き¶ 1. はじめに 2. TSUBAME2.5 概要 2.1 全体概念 2.2計算ノード 2.3 オペレーティングシステム構成 2.4 ストレージ 2.5 ネットワーク 3. 利用環境 3.1 利用できるリソース 3.1.1 インタラクティブノード 3.1.2 インタラクティブノードでの制限 3.1.3 バッチノード 3.1.4 バッチキューでの制限 3.1.5 ノード内並列数 3.1.6 制限一覧 3.1.7 Xキューの利用条件 3.1.8 U / V キューの動的資源移動 3.2 利用環境 3.2.1 開発環境 3.2.2 MPI環境 3.2.3 MPI環境の切り替え 3.2.4 環境切り替えシェル 3.3 アプリケーシ
YATTSUKE BLOG なんか音楽、英語、Pythonとかの他愛も無いブログだったのですが、海外で暮らしてるとトランプが大統領になってから日本と英語圏の温度差が酷いので政治の話をツイッターでしてました。でも2020年大統領選挙で保守派論陣アカウントと共に凍結。マスクがツイッター買収で6代目がようやく復活。現在、政治の重い話はnoteに書いてます。ココログはPCとかPython、Linux、音楽へ戻す。 トップへ 最近、Pythonに興味を持っているけどもどう始めていいかよくわからないという人をよく見かけます。ちょっと前にかいた「二年前 Ruby + MATLAB + R + Python 今 95% Pythonな例」にもアクセス数があるので、似たような人が増えているのかなと思います。 ただ、Pythonの場合は必要な情報は主に英語になりますし、周りに使っている人が少ないと、最初の慣れ
4次近似の常微分方程式の数値解 † Heun法によって 随分と精度の高い常微分方程式の数値解を得ることができるようになりましたが, もっと精度の良い4次のRunge-Kutta法を作成してみます. Runge-Kutta法は5次以上のものもあるようなのですが,4次のものが優れており, 4次のRunge-Kutta法に手を加える形になるようです. ところで自分は4次のRunge-Kutta法を導出することはできませんので, 以下の図等で直感的に精度が良さそうだと思って頂ければ幸いです. まずEuler法のときのような感じで 幅を半分で計算し傾きk1を算出します.幅dt/2の間,yの関数の傾きはk1で あったと仮定しy(dt/2)の値を仮定します.その後y(dt/2)を初期値とし, dt/2からdtまでの間のyの関数の傾きk2を算出します.Euler法であれば これを解とし,どんどん先に進んで
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