1 FLUENT变量梯度宏 C_R_G C_P_G C_U_G C_V_G C_W_G C_T_G C_H_G C_YI_G C_R_RG C_P_RG C_U_RG C_V_RG C_W_RG C_T_RG C_H_RG C_YI_RG FLUENT计算中单元变量有两种梯度:非限制梯度(后缀_G)和重建梯度(后缀_RG),帮助文档建议如果需要通过单元变量重建计算单元面上的变量则使用重建梯度计算更精确. 说明: 只有当求解器正在求解某一变量时才能读取该变量的梯度.例如,定义一个能量源项时,可以读

之前在学习@aganqin的Fluent Ribbon项目(http://www.cnblogs.com/aganqin/p/3269384.html).但是一直都有引用了Fluent.dll后仍旧出现“命名空间“clr-namespace:Fluent;assembly=Fluent”中不存在“RibbonWindow”名称”,同时设计视图也无法正常显示这个很令人头疼的问题,问aganqin本人包括在博问和StackOverflow上搜索均没有得到什么有实质性的解决方案. 结果当我在Fluen

作者:王蒙 链接:https://www.zhihu.com/question/37432813 来源:知乎 很抱歉,我不知道 fluent 中是否有这一功能,我这个学期才开始学.但 CFD-Post 中似乎有这样的功能. CFD-Post 工具栏中有一个名为 Location 的按钮,可以进行设定. 点击之后可以选择线面体还有点,点云什么的,区域的话,就选 Volume 好了. 然后就可以设定了. 但可能让你失望了,构建的方法很少,只有很少几种,毕竟这只是个后处理软件,不太可能具有比较强的此类

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fd791530100d5ic.html fluent中设置了一些隐藏模型,普通的用户界面是没有相关选项的,必须用相关命令开启.以下为部分隐藏模型的开启方法: 1.并行模式(仅适用于单机多核情况) 在windows"开始/运行"中输入"fluent 2d -t2",其中"2d"表示2d求解器,"t2"表示用两个核心进行并行计算.需要注意的是,有的机器需要在

反向传播和梯度下降这两个词,第一眼看上去似懂非懂,不明觉厉.这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分,是和误差函数/损失函数的概念分不开的. 神经网络训练的最基本的思想就是:先“蒙”一个结果,我们叫预测结果a,看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距,然后调整策略,再试一次,这一次就不是“蒙”了,而是有依据地向正确的方向靠近.如此反复多次,一直到预测结果和真实结果之间相差无几,亦即|a-y|->0,就结束训练. 在神经网络训练中,我们把“蒙”叫做初始化,可以随机,也可以根据以

作者:维吉特伯链接:https://www.zhihu.com/question/49812013/answer/148825073来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 简单地说,根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话( ),那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于0( ).下面是数学推导推导. 假设网络输出层中的第 个神经元输出为,而要学习的目标为 .这里的 表示时序,与输入无关,

在Python中,不止有浮点数(float),而且还有分数(Fraction)这个类型. 要使用分数,必须引入一个模块. import fractions 然后就可以声明一个分数了 x = fractions.Fraction(1,2) 这样就声明了一个2分之1的分数,打印这个变量则会得出:1/2 声明2分之1还可以用另一种方式: x = fractions.Fraction(0.5) Python会自动转换浮点数为分数,结果也是1/2. 值得注意的是,Python会自动进行约分 import

转载请注明出处:http://www.codelast.com/ 对精确的line search(线搜索),有一个重要的定理: ∇f(xk+αkdk)Tdk=0 这个定理表明,当前点在dk方向上移动到的那一点(xk+αkdk)处的梯度,与当前点的搜索方向dk的点积为零. 其中,αk是称之为“步长”的一个实数,它是通过line search算法求出来的. 为什么会有这样的结论?我们来看看.对每一个line search过程来说,搜索方向dk已经已经是确定的了(在最优化算法中,如何找出一个合适的dk

1.GameScene.h中声明一些分数边界值 //level提升所需的分数 enum LevelUp_Score { Level1Up_Score = , Level2Up_Score = , Level3Up_Score = , Level4Up_Score = }; 2.在移动的Baby对象类的.cpp文件的update方法中写,每一帧都会执行update方法 //让生成的Baby实例对象不断地往左边移动,超出屏幕就消失,好像有了这个就不用再在Block和Star的定义下面写一个用来消失的

自动求导机制是每一个深度学习框架中重要的性质,免去了手动计算导数,下面用代码介绍并举例说明Pytorch的自动求导机制. 首先介绍Variable,Variable是对Tensor的一个封装,操作和Tensor是一样的,但是每个Variable都有三个属性:Varibale的Tensor本身的.data,对应Tensor的梯度.grad,以及这个Variable是通过什么方式得到的.grad_fn,根据最新消息,在pytorch0.4更新后,torch和torch.autograd.Variab

示例 var scores = [24, 32, 17]; // A数组 var arrayLength = scores.length;// 数组的长度 //当i<arrayLength时,可以按顺序访问数组中的值 for (var i = 0; i < arrayLength; i++) { var B=scores[i];//调用数组中的值 println(B) } function println(a) { document.write(a+"<br>"

转http://www.blogbus.com/shijuanfeng-logs/234881647.html Matlab,计算得到的结果一般是小数形式. 但为了更精确表示,我们有时候需要用到分数形式 例如,有这样一个矩阵: A = -0.0167 -0.0083 0 0 1.9167 0 0 0 -0.0167 -0.0083 0 1.9167 0.0167 -0.0083 0 0 -0.2500 0 0 0 0.0167 -0.0083 0 -0.2500 0 0.0167 0 0 -0.

方法一: 这种方式最简便,首选这种,但是有时会因为不明原因而不好使,我自己电脑刚开始用这种方式是行得通的,但是后来中途装过很多乱七八糟的软件,估计环境变量改乱了,这时候只能用第二种或者第三种方法.先说第一种吧: 我安装的是VS 2013,内部版本为12.0,找到对应的那一行把路径填上去.如果没问题的话就可以直接编译UDF了. 注意如果用的是VS2017,看看用的是哪个版本,只留对应版本语句,其他两个注释掉. 方法二: 同样右键打开该文件,然后在最后一行添加: set INCLUDE >> pa

var scores = [24, 32, 17]; var arrayLength = scores.length; var i =0; while(i < arrayLength){ var B=scores[i]; println(B); i++; } function println(a) { document.write(a+"<br>") }

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我们以一个简单的VOF算例来说明,算例模型如下: 算例中空气为主相,水为次相.开始时刻,inlet_one设置为速度入口边界,速度为1m/s,且水的体积分数为100%,inlet_two设置为速度入口边界,速度为1m/s,且水的体积分为0,出口为压力出口,在4s时,我们将outlet边界转换为壁面(wall),inlet_two从速度入口转换为压力出口 由于几何和网格比较简单,过程略去,打开Fluent 完成以上步骤,将下面的代码复制到一个新建的文本文件当中 (define (ModifyBC)

PyTorch中的梯度累加 使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零? - Pascal的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166 这种模式可以让梯度玩出更多花样,比如说梯度累加(gradient accumulation) 传统的训练函数,一个batch是这么训练的: for i,(images,target) in enumerate(trai

//学生记录由学号和成绩组成,N名学生的数据已放入主函数中的结构体数组中,fun函数:把分数最低的学生数据放入数组b所指的数组中,分数最低的学生可能不止一个.人数返回. #include <stdio.h> #define N 16 typedef struct { ]; int s; } STREC; int fun( STREC *a, STREC *b ) { STREC *c; c = a; int min = c->s; ; ; i < N; i++) { c++; if