Paper help, thank you.# Chemistry - 化学
z*3
1 楼
护照马上过期了，我在亚特兰大，应该是要在休斯敦办理新的；但是有个去华盛顿的机
会，可以跨区在华盛顿办理然后让他们给寄回亚特兰大吗？或者请华盛顿的朋友帮忙去
大使馆拿一下？
多谢了
会，可以跨区在华盛顿办理然后让他们给寄回亚特兰大吗？或者请华盛顿的朋友帮忙去
大使馆拿一下？
多谢了
s*h
2 楼
这些文字和图片是我在elitetrader论坛上转载过来的，原作者maestro在2005年公布了
他的交易系统硬件，我们可以看看北美的私人投资者已经发展到了什么程度，可以作为
我们的榜样。介绍：masetro拥有150million的私人基金，他因为即将退休，所以公开
了他的基金并寻求接班人。以下是他的交易系统介绍：
“here is the full view. Twenty Four 21" samsung LCD monitors, two quad
processor servers, three independent real time data feeds, voice activation
of orders, and more .... ”
“We have built a very reliable voice recognition system for basic orders (
similar to the hot keys on your key board). The system is "trained" for 2 -
3 weeks and ad
他的交易系统硬件，我们可以看看北美的私人投资者已经发展到了什么程度，可以作为
我们的榜样。介绍：masetro拥有150million的私人基金，他因为即将退休，所以公开
了他的基金并寻求接班人。以下是他的交易系统介绍：
“here is the full view. Twenty Four 21" samsung LCD monitors, two quad
processor servers, three independent real time data feeds, voice activation
of orders, and more .... ”
“We have built a very reliable voice recognition system for basic orders (
similar to the hot keys on your key board). The system is "trained" for 2 -
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i*r
3 楼
给了一页纸，没说要补充什么材料，就写着"needs interview"。不知道是否有人有相
似的经历？还要准备什么材料？
附：父母去年10月份来过一次，今年4月初回去的。
似的经历？还要准备什么材料？
附：父母去年10月份来过一次，今年4月初回去的。
n*t
4 楼
一个人在TJ，比较担心安全，听说可能拿驾照混回圣地亚哥，有人介绍一下经验么？谢
谢！！
谢！！
c*s
6 楼
【 以下文字转载自 Zumba 讨论区 】
发信人: Patchouli (夏日薄荷), 信区: Zumba
标 题: 【活动】谈谈对zumba的认识
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct 24 14:53:33 2010, 美东)
无论你是接触zumba数年，还是因为zumba版的成立而知道它的存在；
无论你是对zumba有研究，还是zumba的practitioner，亦或both，亦或只知道它的名字；
zumba究竟是什么？请各抒己见
体裁不限，请另起楼层。
活动时间：10月25日-11月25日， 2010年
活动经费：3000伪币
奖励办法：凡参加都将进入zumba精华录
mark, 10伪币
最后站务代发奖励，参加者瓜分活动经费
活动解释权归zumba版务所有
发信人: Patchouli (夏日薄荷), 信区: Zumba
标 题: 【活动】谈谈对zumba的认识
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct 24 14:53:33 2010, 美东)
无论你是接触zumba数年，还是因为zumba版的成立而知道它的存在；
无论你是对zumba有研究，还是zumba的practitioner，亦或both，亦或只知道它的名字；
zumba究竟是什么？请各抒己见
体裁不限，请另起楼层。
活动时间：10月25日-11月25日， 2010年
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x*o
7 楼
自己家的孩子身体不好，体弱多病，就嫉妒邻居家孩子健康阳光，活泼可爱，把5岁的
小孩子骗到自己家中掐死。什么人啊，不，根本就不是人啊，太没人性了，一知道这事
我就忍不住要破口大骂了，5岁孩子，那么无辜，那么可爱，又跟您无冤无仇的，他两
个水灵灵的大眼睛望向你的时候，你是怎么忍心下狠手的啊。都说远亲不如近邻，家里
人太远了，有什么事邻里之间还能互帮互助呢，碰到这样可怕的邻居，还有什么好说的
呢，小孩子也不敢在小区里玩耍了，父母再也不敢随便让小孩出门了，哪里都有杀机啊。
5岁的小孩子，是成人们最该关心疼爱的时候，是家长们将他捧在手心的时候，他还没
有领略到这世界是有多么美丽，就用生命为代价知道了这世界有多险恶。最终那个可怕
的邻居被警方逮捕，罪有应得啊，这样的人最终还是要接受法律的制裁的，现在只可怜
你那病弱的孩子又将是谁来照顾啊。更糟心的是，这件事的坏影响不止是对您自己啊，
对受害者的一家产生了多大的伤害啊，他们一家人的心肝宝贝，就那样无辜的失去了宝
贵的生命，我真的不能理解那那样的做法，我只想说，远离可怕的邻居，也是远离危险。
小孩子骗到自己家中掐死。什么人啊，不，根本就不是人啊，太没人性了，一知道这事
我就忍不住要破口大骂了，5岁孩子，那么无辜，那么可爱，又跟您无冤无仇的，他两
个水灵灵的大眼睛望向你的时候，你是怎么忍心下狠手的啊。都说远亲不如近邻，家里
人太远了，有什么事邻里之间还能互帮互助呢，碰到这样可怕的邻居，还有什么好说的
呢，小孩子也不敢在小区里玩耍了，父母再也不敢随便让小孩出门了，哪里都有杀机啊。
5岁的小孩子，是成人们最该关心疼爱的时候，是家长们将他捧在手心的时候，他还没
有领略到这世界是有多么美丽，就用生命为代价知道了这世界有多险恶。最终那个可怕
的邻居被警方逮捕，罪有应得啊，这样的人最终还是要接受法律的制裁的，现在只可怜
你那病弱的孩子又将是谁来照顾啊。更糟心的是，这件事的坏影响不止是对您自己啊，
对受害者的一家产生了多大的伤害啊，他们一家人的心肝宝贝，就那样无辜的失去了宝
贵的生命，我真的不能理解那那样的做法，我只想说，远离可怕的邻居，也是远离危险。
w*w
8 楼
需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
size(A) = 50000, 50000
size(b) = 60000, 50000
matlab: x = b/A
用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
python:
xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
x = b*xx_inv.T
同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
有什么好的算法， 快 还少占内存？
多谢
size(A) = 50000, 50000
size(b) = 60000, 50000
matlab: x = b/A
用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
python:
xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
x = b*xx_inv.T
同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
有什么好的算法， 快 还少占内存？
多谢
c*r
9 楼
J. Am. Chem. Soc., 2009, 131, 888
u*s
10 楼
don't tell them you are from Atlanta, or your application will be thrown out
right away.
it's my own experience.
【在 z*******3 的大作中提到】
: 护照马上过期了，我在亚特兰大，应该是要在休斯敦办理新的；但是有个去华盛顿的机
: 会，可以跨区在华盛顿办理然后让他们给寄回亚特兰大吗？或者请华盛顿的朋友帮忙去
: 大使馆拿一下？
: 多谢了
right away.
it's my own experience.
【在 z*******3 的大作中提到】
: 护照马上过期了，我在亚特兰大，应该是要在休斯敦办理新的；但是有个去华盛顿的机
: 会，可以跨区在华盛顿办理然后让他们给寄回亚特兰大吗？或者请华盛顿的朋友帮忙去
: 大使馆拿一下？
: 多谢了
b*e
11 楼
语音下单。。。汗。。。
z*n
12 楼
我个人觉得是因为他们觉得你父母来的太频繁。建议你好好准备一下材料。
我家父母今年1月份也是一摸一样的经历。他们是去年2月份来，去年8月份走。今年1月
份去中信代签。本来以为没有什么问题，结果被要求面签。我们没有太放在心上，就什
么都没有准备（现在很后悔），让老人几乎空着手去的，只带了护照和几分表格，那些
正常面签要带的材料一份都没有带。结果没说几句话就被拒签了。没有任何理由。
我们打算下个月再去签一次。
我家父母今年1月份也是一摸一样的经历。他们是去年2月份来，去年8月份走。今年1月
份去中信代签。本来以为没有什么问题，结果被要求面签。我们没有太放在心上，就什
么都没有准备（现在很后悔），让老人几乎空着手去的，只带了护照和几分表格，那些
正常面签要带的材料一份都没有带。结果没说几句话就被拒签了。没有任何理由。
我们打算下个月再去签一次。
i*n
13 楼
听说都是胡说
【在 n*****t 的大作中提到】
: 一个人在TJ，比较担心安全，听说可能拿驾照混回圣地亚哥，有人介绍一下经验么？谢
: 谢！！
【在 n*****t 的大作中提到】
: 一个人在TJ，比较担心安全，听说可能拿驾照混回圣地亚哥，有人介绍一下经验么？谢
: 谢！！
G*o
14 楼
支持
【 以下文字转载自 Zumba 讨论区 】
发信人: Patchouli (夏日薄荷), 信区: Zumba
标 题: 【活动】谈谈对zumba的认识
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct 24 14:53:33 2010, 美东)
无论你是接触zumba数年，还是因为zumba版的成立而知道它的存在；
无论你是对zumba有研究，还是zumba的practitioner，亦或both，亦或只知道它的名字；
zumba究竟是什么？请各抒己见
体裁不限，请另起楼层。
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【在 c****s 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Zumba 讨论区 】
: 发信人: Patchouli (夏日薄荷), 信区: Zumba
: 标 题: 【活动】谈谈对zumba的认识
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct 24 14:53:33 2010, 美东)
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: 无论你是对zumba有研究，还是zumba的practitioner，亦或both，亦或只知道它的名字；
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【在 c****s 的大作中提到】
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m*l
15 楼
FT, 这个有专门的库啊
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
z*3
17 楼
thank you!
我就跟他们说我在华盛顿做intern好了。因为即使不说，他们也从I20上知道你是哪个
学校的了。
谢谢你的建议
out
【在 u****s 的大作中提到】
: don't tell them you are from Atlanta, or your application will be thrown out
: right away.
: it's my own experience.
我就跟他们说我在华盛顿做intern好了。因为即使不说，他们也从I20上知道你是哪个
学校的了。
谢谢你的建议
out
【在 u****s 的大作中提到】
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: it's my own experience.
s*r
18 楼
Niu~!
activation
-
well.
【在 s*h 的大作中提到】
: 这些文字和图片是我在elitetrader论坛上转载过来的，原作者maestro在2005年公布了
: 他的交易系统硬件，我们可以看看北美的私人投资者已经发展到了什么程度，可以作为
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: 了他的基金并寻求接班人。以下是他的交易系统介绍：
: “here is the full view. Twenty Four 21" samsung LCD monitors, two quad
: processor servers, three independent real time data feeds, voice activation
: of orders, and more .... ”
: “We have built a very reliable voice recognition system for basic orders (
: similar to the hot keys on your key board). The system is "trained" for 2 -
: 3 weeks and ad
activation
-
well.
【在 s*h 的大作中提到】
: 这些文字和图片是我在elitetrader论坛上转载过来的，原作者maestro在2005年公布了
: 他的交易系统硬件，我们可以看看北美的私人投资者已经发展到了什么程度，可以作为
: 我们的榜样。介绍：masetro拥有150million的私人基金，他因为即将退休，所以公开
: 了他的基金并寻求接班人。以下是他的交易系统介绍：
: “here is the full view. Twenty Four 21" samsung LCD monitors, two quad
: processor servers, three independent real time data feeds, voice activation
: of orders, and more .... ”
: “We have built a very reliable voice recognition system for basic orders (
: similar to the hot keys on your key board). The system is "trained" for 2 -
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i*r
19 楼
thanks so much!
【在 z****n 的大作中提到】
: 我个人觉得是因为他们觉得你父母来的太频繁。建议你好好准备一下材料。
: 我家父母今年1月份也是一摸一样的经历。他们是去年2月份来，去年8月份走。今年1月
: 份去中信代签。本来以为没有什么问题，结果被要求面签。我们没有太放在心上，就什
: 么都没有准备（现在很后悔），让老人几乎空着手去的，只带了护照和几分表格，那些
: 正常面签要带的材料一份都没有带。结果没说几句话就被拒签了。没有任何理由。
: 我们打算下个月再去签一次。
r*g
20 楼
可以，开车回TJ的时候，问你是不是美国公民。回答如果是“YES”，一般就不查证件
了。就过了。
问题，你有这个胆吗？
【在 n*****t 的大作中提到】
: 一个人在TJ，比较担心安全，听说可能拿驾照混回圣地亚哥，有人介绍一下经验么？谢
: 谢！！
了。就过了。
问题，你有这个胆吗？
【在 n*****t 的大作中提到】
: 一个人在TJ，比较担心安全，听说可能拿驾照混回圣地亚哥，有人介绍一下经验么？谢
: 谢！！
c*e
21 楼
希望只有我一人瓜分wb
字；
【在 c****s 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Zumba 讨论区 】
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: 标 题: 【活动】谈谈对zumba的认识
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct 24 14:53:33 2010, 美东)
: 无论你是接触zumba数年，还是因为zumba版的成立而知道它的存在；
: 无论你是对zumba有研究，还是zumba的practitioner，亦或both，亦或只知道它的名字；
: zumba究竟是什么？请各抒己见
: 体裁不限，请另起楼层。
: 活动时间：10月25日-11月25日， 2010年
: 活动经费：3000伪币
字；
【在 c****s 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Zumba 讨论区 】
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: 标 题: 【活动】谈谈对zumba的认识
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct 24 14:53:33 2010, 美东)
: 无论你是接触zumba数年，还是因为zumba版的成立而知道它的存在；
: 无论你是对zumba有研究，还是zumba的practitioner，亦或both，亦或只知道它的名字；
: zumba究竟是什么？请各抒己见
: 体裁不限，请另起楼层。
: 活动时间：10月25日-11月25日， 2010年
: 活动经费：3000伪币
p*o
22 楼
x又不一定稀疏，用掉24G很轻松，LU再用掉10-20G，75G也不算太离谱。
b要是只有几列你可以试试CG/GMRES之类的，有60000列的话很难比
matlab快到哪里去。
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
b要是只有几列你可以试试CG/GMRES之类的，有60000列的话很难比
matlab快到哪里去。
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
u*s
23 楼
其实所有的护照更新（现在没有延期了） 最后都是要到纽约去办的，当地的使领馆只
是负责收件，而且现在使馆也不负责回邮了，还TMD分区办理。
华盛顿办回邮的是楼上的一个旅行社。只要使馆给办，他们就给办邮寄，不管寄到哪里
，收同样的费用。
http://www.oasisitc.com/blog/?p=23
【在 z*******3 的大作中提到】
: thank you!
: 我就跟他们说我在华盛顿做intern好了。因为即使不说，他们也从I20上知道你是哪个
: 学校的了。
: 谢谢你的建议
:
: out
是负责收件，而且现在使馆也不负责回邮了，还TMD分区办理。
华盛顿办回邮的是楼上的一个旅行社。只要使馆给办，他们就给办邮寄，不管寄到哪里
，收同样的费用。
http://www.oasisitc.com/blog/?p=23
【在 z*******3 的大作中提到】
: thank you!
: 我就跟他们说我在华盛顿做intern好了。因为即使不说，他们也从I20上知道你是哪个
: 学校的了。
: 谢谢你的建议
:
: out
d*e
24 楼
跟风两句。
thewestwng提过，他做交易使用6台电脑。我看到的另外一个高手，大概使用5-10台电
脑。他们都是短线，电脑多了缩短反应时间。
我最近在测试自己的一个交易系统，大概是使用3台电脑最省事，不用频繁切换屏幕，
因为我是对大盘指数做交易。
一般来说，不做特别短线的话，一台电脑。但是那些大资金的人，一个屋子多放几台电
脑，固定显示各个不同市场的情况，比较省事。
thewestwng提过，他做交易使用6台电脑。我看到的另外一个高手，大概使用5-10台电
脑。他们都是短线，电脑多了缩短反应时间。
我最近在测试自己的一个交易系统，大概是使用3台电脑最省事，不用频繁切换屏幕，
因为我是对大盘指数做交易。
一般来说，不做特别短线的话，一台电脑。但是那些大资金的人，一个屋子多放几台电
脑，固定显示各个不同市场的情况，比较省事。
o*t
25 楼
回去待的时间太短, 必须要回去的时间超过在这待的时间.
【在 i****r 的大作中提到】
: 给了一页纸，没说要补充什么材料，就写着"needs interview"。不知道是否有人有相
: 似的经历？还要准备什么材料？
: 附：父母去年10月份来过一次，今年4月初回去的。
【在 i****r 的大作中提到】
: 给了一页纸，没说要补充什么材料，就写着"needs interview"。不知道是否有人有相
: 似的经历？还要准备什么材料？
: 附：父母去年10月份来过一次，今年4月初回去的。
b*s
26 楼
甭想了，我才试过，那是mission impossible
c*s
27 楼
好的 橙子加油！酸酸看好你哦
希望只有我一人瓜分wb
字；
【在 c********e 的大作中提到】
: 希望只有我一人瓜分wb
:
: 字；
希望只有我一人瓜分wb
字；
【在 c********e 的大作中提到】
: 希望只有我一人瓜分wb
:
: 字；
w*w
28 楼
有道理，那只要 inverse A, 有什么好办法么？
好像时间主要花在 inverse A 上了？
我土，只用 python. matlab, 看看你说的库 python 有末有。
多谢大牛
【在 p***o 的大作中提到】
: x又不一定稀疏，用掉24G很轻松，LU再用掉10-20G，75G也不算太离谱。
: b要是只有几列你可以试试CG/GMRES之类的，有60000列的话很难比
: matlab快到哪里去。
好像时间主要花在 inverse A 上了？
我土，只用 python. matlab, 看看你说的库 python 有末有。
多谢大牛
【在 p***o 的大作中提到】
: x又不一定稀疏，用掉24G很轻松，LU再用掉10-20G，75G也不算太离谱。
: b要是只有几列你可以试试CG/GMRES之类的，有60000列的话很难比
: matlab快到哪里去。
s*r
29 楼
I guess the multiple monitors help to obtain max info. You could use one or
two good computers, each with
multiple monitors. That will save you a lot of trouble of switching
computers :)
【在 d******e 的大作中提到】
: 跟风两句。
: thewestwng提过，他做交易使用6台电脑。我看到的另外一个高手，大概使用5-10台电
: 脑。他们都是短线，电脑多了缩短反应时间。
: 我最近在测试自己的一个交易系统，大概是使用3台电脑最省事，不用频繁切换屏幕，
: 因为我是对大盘指数做交易。
: 一般来说，不做特别短线的话，一台电脑。但是那些大资金的人，一个屋子多放几台电
: 脑，固定显示各个不同市场的情况，比较省事。
two good computers, each with
multiple monitors. That will save you a lot of trouble of switching
computers :)
【在 d******e 的大作中提到】
: 跟风两句。
: thewestwng提过，他做交易使用6台电脑。我看到的另外一个高手，大概使用5-10台电
: 脑。他们都是短线，电脑多了缩短反应时间。
: 我最近在测试自己的一个交易系统，大概是使用3台电脑最省事，不用频繁切换屏幕，
: 因为我是对大盘指数做交易。
: 一般来说，不做特别短线的话，一台电脑。但是那些大资金的人，一个屋子多放几台电
: 脑，固定显示各个不同市场的情况，比较省事。
x*u
30 楼
多谢分享
【在 z****n 的大作中提到】
: 我个人觉得是因为他们觉得你父母来的太频繁。建议你好好准备一下材料。
: 我家父母今年1月份也是一摸一样的经历。他们是去年2月份来，去年8月份走。今年1月
: 份去中信代签。本来以为没有什么问题，结果被要求面签。我们没有太放在心上，就什
: 么都没有准备（现在很后悔），让老人几乎空着手去的，只带了护照和几分表格，那些
: 正常面签要带的材料一份都没有带。结果没说几句话就被拒签了。没有任何理由。
: 我们打算下个月再去签一次。
【在 z****n 的大作中提到】
: 我个人觉得是因为他们觉得你父母来的太频繁。建议你好好准备一下材料。
: 我家父母今年1月份也是一摸一样的经历。他们是去年2月份来，去年8月份走。今年1月
: 份去中信代签。本来以为没有什么问题，结果被要求面签。我们没有太放在心上，就什
: 么都没有准备（现在很后悔），让老人几乎空着手去的，只带了护照和几分表格，那些
: 正常面签要带的材料一份都没有带。结果没说几句话就被拒签了。没有任何理由。
: 我们打算下个月再去签一次。
n*t
31 楼
wuwu
【在 b******s 的大作中提到】
: 甭想了，我才试过，那是mission impossible
【在 b******s 的大作中提到】
: 甭想了，我才试过，那是mission impossible
c*s
32 楼
谢谢哈
字；
【在 G*********o 的大作中提到】
: 支持
:
: 【 以下文字转载自 Zumba 讨论区 】
: 发信人: Patchouli (夏日薄荷), 信区: Zumba
: 标 题: 【活动】谈谈对zumba的认识
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct 24 14:53:33 2010, 美东)
: 无论你是接触zumba数年，还是因为zumba版的成立而知道它的存在；
: 无论你是对zumba有研究，还是zumba的practitioner，亦或both，亦或只知道它的名字；
: zumba究竟是什么？请各抒己见
: 体裁不限，请另起楼层。
字；
【在 G*********o 的大作中提到】
: 支持
:
: 【 以下文字转载自 Zumba 讨论区 】
: 发信人: Patchouli (夏日薄荷), 信区: Zumba
: 标 题: 【活动】谈谈对zumba的认识
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct 24 14:53:33 2010, 美东)
: 无论你是接触zumba数年，还是因为zumba版的成立而知道它的存在；
: 无论你是对zumba有研究，还是zumba的practitioner，亦或both，亦或只知道它的名字；
: zumba究竟是什么？请各抒己见
: 体裁不限，请另起楼层。
p*o
33 楼
别，千万别算inv(A)。
你去python/matlab找iterative solver试，内存肯定省，时间不一定。
要不然你说说A都有啥性质，比如对称正定之类的，大家还能帮你多推荐一点。
【在 w**w 的大作中提到】
: 有道理，那只要 inverse A, 有什么好办法么？
: 好像时间主要花在 inverse A 上了？
: 我土，只用 python. matlab, 看看你说的库 python 有末有。
: 多谢大牛
你去python/matlab找iterative solver试，内存肯定省，时间不一定。
要不然你说说A都有啥性质，比如对称正定之类的，大家还能帮你多推荐一点。
【在 w**w 的大作中提到】
: 有道理，那只要 inverse A, 有什么好办法么？
: 好像时间主要花在 inverse A 上了？
: 我土，只用 python. matlab, 看看你说的库 python 有末有。
: 多谢大牛
s*n
34 楼
只用iphone或者笔记本的飘过。。。。。。。。。
or
【在 s******r 的大作中提到】
: I guess the multiple monitors help to obtain max info. You could use one or
: two good computers, each with
: multiple monitors. That will save you a lot of trouble of switching
: computers :)
or
【在 s******r 的大作中提到】
: I guess the multiple monitors help to obtain max info. You could use one or
: two good computers, each with
: multiple monitors. That will save you a lot of trouble of switching
: computers :)
t*u
35 楼
别紧张，就是看看他们
【在 i****r 的大作中提到】
: 给了一页纸，没说要补充什么材料，就写着"needs interview"。不知道是否有人有相
: 似的经历？还要准备什么材料？
: 附：父母去年10月份来过一次，今年4月初回去的。
【在 i****r 的大作中提到】
: 给了一页纸，没说要补充什么材料，就写着"needs interview"。不知道是否有人有相
: 似的经历？还要准备什么材料？
: 附：父母去年10月份来过一次，今年4月初回去的。
b*s
36 楼
现在边防嗷嗷严
w*w
37 楼
省时间最重要。
A 没啥好的性质，就是比较稀疏而已。
多谢大牛
【在 p***o 的大作中提到】
: 别，千万别算inv(A)。
: 你去python/matlab找iterative solver试，内存肯定省，时间不一定。
: 要不然你说说A都有啥性质，比如对称正定之类的，大家还能帮你多推荐一点。
A 没啥好的性质，就是比较稀疏而已。
多谢大牛
【在 p***o 的大作中提到】
: 别，千万别算inv(A)。
: 你去python/matlab找iterative solver试，内存肯定省，时间不一定。
: 要不然你说说A都有啥性质，比如对称正定之类的，大家还能帮你多推荐一点。
b*e
38 楼
还是被转了股版，哈哈！
i*r
39 楼
非常感谢上面各位的分享。在这里把结果告诉大家一下：我父母昨天去上海美领馆面谈，结果只让我父亲进去了，因为那页纸上面只有他一个人的名字。（后来发现我母亲的签证实际上已经拿到了，当时没注意。虚惊一场）。
进去后，签证官就问了一个问题：上次在美国为什么呆那么久。父亲回答说没有超过六个月的期限。就这么简单就通过了。准备的材料什么也没要。准备好的问题也没问到。
被折腾了一把，有点怪异。
再次感谢大家的热心回答。
进去后，签证官就问了一个问题：上次在美国为什么呆那么久。父亲回答说没有超过六个月的期限。就这么简单就通过了。准备的材料什么也没要。准备好的问题也没问到。
被折腾了一把，有点怪异。
再次感谢大家的热心回答。
t*n
40 楼
1 请忘记matlab。这个就是垃圾。
2 有无数库可以用。umfpack可能是最好的选择了。
3 算法优先考虑。再牛的库，也挡不住把数据全部放入内存。
4 要花时间编程。
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
2 有无数库可以用。umfpack可能是最好的选择了。
3 算法优先考虑。再牛的库，也挡不住把数据全部放入内存。
4 要花时间编程。
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
z*n
41 楼
恭喜，希望我们父母下个月也顺利。
谈，结果只让我父亲进去了，因为那页纸上面只有他一个人的名字。（后来发现我母亲
的签证实际上已经拿到了，当时没注意。虚惊一场）。
六个月的期限。就这么简单就通过了。准备的材料什么也没要。准备好的问题也没问到。
【在 i****r 的大作中提到】
: 非常感谢上面各位的分享。在这里把结果告诉大家一下：我父母昨天去上海美领馆面谈，结果只让我父亲进去了，因为那页纸上面只有他一个人的名字。（后来发现我母亲的签证实际上已经拿到了，当时没注意。虚惊一场）。
: 进去后，签证官就问了一个问题：上次在美国为什么呆那么久。父亲回答说没有超过六个月的期限。就这么简单就通过了。准备的材料什么也没要。准备好的问题也没问到。
: 被折腾了一把，有点怪异。
: 再次感谢大家的热心回答。
谈，结果只让我父亲进去了，因为那页纸上面只有他一个人的名字。（后来发现我母亲
的签证实际上已经拿到了，当时没注意。虚惊一场）。
六个月的期限。就这么简单就通过了。准备的材料什么也没要。准备好的问题也没问到。
【在 i****r 的大作中提到】
: 非常感谢上面各位的分享。在这里把结果告诉大家一下：我父母昨天去上海美领馆面谈，结果只让我父亲进去了，因为那页纸上面只有他一个人的名字。（后来发现我母亲的签证实际上已经拿到了，当时没注意。虚惊一场）。
: 进去后，签证官就问了一个问题：上次在美国为什么呆那么久。父亲回答说没有超过六个月的期限。就这么简单就通过了。准备的材料什么也没要。准备好的问题也没问到。
: 被折腾了一把，有点怪异。
: 再次感谢大家的热心回答。
w*w
42 楼
呵呵。umfpack 是个好东西。我去用用看。
大牛具体说说怎么个算法好？
要花时间编程从何说起？ 难道你看出我的编程水平了？ 汗啊，我的编程真是差的很，
指点一二？
我解过 size A,b = 20000 20000 左右同样的方程，matlab 用半分钟，python (就是
那3行糟糕程序) 用1－2分钟.
没想到矩阵大点就慢这么多。。。
【在 t*****n 的大作中提到】
: 1 请忘记matlab。这个就是垃圾。
: 2 有无数库可以用。umfpack可能是最好的选择了。
: 3 算法优先考虑。再牛的库，也挡不住把数据全部放入内存。
: 4 要花时间编程。
大牛具体说说怎么个算法好？
要花时间编程从何说起？ 难道你看出我的编程水平了？ 汗啊，我的编程真是差的很，
指点一二？
我解过 size A,b = 20000 20000 左右同样的方程，matlab 用半分钟，python (就是
那3行糟糕程序) 用1－2分钟.
没想到矩阵大点就慢这么多。。。
【在 t*****n 的大作中提到】
: 1 请忘记matlab。这个就是垃圾。
: 2 有无数库可以用。umfpack可能是最好的选择了。
: 3 算法优先考虑。再牛的库，也挡不住把数据全部放入内存。
: 4 要花时间编程。
D*Y
43 楼
请问在哪个领馆？
【在 i****r 的大作中提到】
: 给了一页纸，没说要补充什么材料，就写着"needs interview"。不知道是否有人有相
: 似的经历？还要准备什么材料？
: 附：父母去年10月份来过一次，今年4月初回去的。
【在 i****r 的大作中提到】
: 给了一页纸，没说要补充什么材料，就写着"needs interview"。不知道是否有人有相
: 似的经历？还要准备什么材料？
: 附：父母去年10月份来过一次，今年4月初回去的。
p*o
44 楼
matlab的稀疏矩阵缺省不就是用的umfpack当solver么 ...
【在 t*****n 的大作中提到】
: 1 请忘记matlab。这个就是垃圾。
: 2 有无数库可以用。umfpack可能是最好的选择了。
: 3 算法优先考虑。再牛的库，也挡不住把数据全部放入内存。
: 4 要花时间编程。
【在 t*****n 的大作中提到】
: 1 请忘记matlab。这个就是垃圾。
: 2 有无数库可以用。umfpack可能是最好的选择了。
: 3 算法优先考虑。再牛的库，也挡不住把数据全部放入内存。
: 4 要花时间编程。
x*u
45 楼
多谢分享
谈，结果只让我父亲进去了，因为那页纸上面只有他一个人的名字。（后来发现我母亲
的签证实际上已经拿到了，当时没注意。虚惊一场）。
六个月的期限。就这么简单就通过了。准备的材料什么也没要。准备好的问题也没问到。
【在 i****r 的大作中提到】
: 非常感谢上面各位的分享。在这里把结果告诉大家一下：我父母昨天去上海美领馆面谈，结果只让我父亲进去了，因为那页纸上面只有他一个人的名字。（后来发现我母亲的签证实际上已经拿到了，当时没注意。虚惊一场）。
: 进去后，签证官就问了一个问题：上次在美国为什么呆那么久。父亲回答说没有超过六个月的期限。就这么简单就通过了。准备的材料什么也没要。准备好的问题也没问到。
: 被折腾了一把，有点怪异。
: 再次感谢大家的热心回答。
谈，结果只让我父亲进去了，因为那页纸上面只有他一个人的名字。（后来发现我母亲
的签证实际上已经拿到了，当时没注意。虚惊一场）。
六个月的期限。就这么简单就通过了。准备的材料什么也没要。准备好的问题也没问到。
【在 i****r 的大作中提到】
: 非常感谢上面各位的分享。在这里把结果告诉大家一下：我父母昨天去上海美领馆面谈，结果只让我父亲进去了，因为那页纸上面只有他一个人的名字。（后来发现我母亲的签证实际上已经拿到了，当时没注意。虚惊一场）。
: 进去后，签证官就问了一个问题：上次在美国为什么呆那么久。父亲回答说没有超过六个月的期限。就这么简单就通过了。准备的材料什么也没要。准备好的问题也没问到。
: 被折腾了一把，有点怪异。
: 再次感谢大家的热心回答。
t*n
46 楼
稀疏矩阵也有好多类型。比如常见的是带状稀疏。非零元素都集中在对角线上。对稀疏
矩阵，通常是只存储非零元素，并用一维数组存储。umfpack有例子。你看看就可以了。
算法方面最直接的就是分而治之。直接让计算机搞几万乘几万的矩阵是不现实的。
你现在准备做什么？有物理模型吗？
【在 w**w 的大作中提到】
: 呵呵。umfpack 是个好东西。我去用用看。
: 大牛具体说说怎么个算法好？
: 要花时间编程从何说起？ 难道你看出我的编程水平了？ 汗啊，我的编程真是差的很，
: 指点一二？
: 我解过 size A,b = 20000 20000 左右同样的方程，matlab 用半分钟，python (就是
: 那3行糟糕程序) 用1－2分钟.
: 没想到矩阵大点就慢这么多。。。
矩阵，通常是只存储非零元素，并用一维数组存储。umfpack有例子。你看看就可以了。
算法方面最直接的就是分而治之。直接让计算机搞几万乘几万的矩阵是不现实的。
你现在准备做什么？有物理模型吗？
【在 w**w 的大作中提到】
: 呵呵。umfpack 是个好东西。我去用用看。
: 大牛具体说说怎么个算法好？
: 要花时间编程从何说起？ 难道你看出我的编程水平了？ 汗啊，我的编程真是差的很，
: 指点一二？
: 我解过 size A,b = 20000 20000 左右同样的方程，matlab 用半分钟，python (就是
: 那3行糟糕程序) 用1－2分钟.
: 没想到矩阵大点就慢这么多。。。
t*n
47 楼
估计lz直接求逆矩阵了。。。。matlab我好久没摸了。
【在 p***o 的大作中提到】
: matlab的稀疏矩阵缺省不就是用的umfpack当solver么 ...
【在 p***o 的大作中提到】
: matlab的稀疏矩阵缺省不就是用的umfpack当solver么 ...
t*t
48 楼
matlab在做矩阵方面还是有它的优势, 说垃圾有点过了. 不说别的, 就说包装好这么多
库让你几乎透明使用, 就是一件挺大的工程.
【在 t*****n 的大作中提到】
: 1 请忘记matlab。这个就是垃圾。
: 2 有无数库可以用。umfpack可能是最好的选择了。
: 3 算法优先考虑。再牛的库，也挡不住把数据全部放入内存。
: 4 要花时间编程。
库让你几乎透明使用, 就是一件挺大的工程.
【在 t*****n 的大作中提到】
: 1 请忘记matlab。这个就是垃圾。
: 2 有无数库可以用。umfpack可能是最好的选择了。
: 3 算法优先考虑。再牛的库，也挡不住把数据全部放入内存。
: 4 要花时间编程。
t*n
49 楼
出了学校不免费
【在 t****t 的大作中提到】
: matlab在做矩阵方面还是有它的优势, 说垃圾有点过了. 不说别的, 就说包装好这么多
: 库让你几乎透明使用, 就是一件挺大的工程.
【在 t****t 的大作中提到】
: matlab在做矩阵方面还是有它的优势, 说垃圾有点过了. 不说别的, 就说包装好这么多
: 库让你几乎透明使用, 就是一件挺大的工程.
t*t
50 楼
公司出钱就行.
【在 t*****n 的大作中提到】
: 出了学校不免费
【在 t*****n 的大作中提到】
: 出了学校不免费
g*u
51 楼
你这个矩阵运算matlab要多少时间就是多少时间, 不可能快很多了.
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
p*y
52 楼
这两天我恰好也在研究这个问题，
我知道最快的办法是conjugate gradient iterative method
线性算法
我知道最快的办法是conjugate gradient iterative method
线性算法
N*r
53 楼
try the open source package PETSc
it needs a bit learning though
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
it needs a bit learning though
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
N*r
54 楼
it requires matrix A to be symmetric, positive definite and real
【在 p*****y 的大作中提到】
: 这两天我恰好也在研究这个问题，
: 我知道最快的办法是conjugate gradient iterative method
: 线性算法
【在 p*****y 的大作中提到】
: 这两天我恰好也在研究这个问题，
: 我知道最快的办法是conjugate gradient iterative method
: 线性算法
a*l
55 楼
你是用专用的处理稀疏矩阵的库函数，还是直接把两个矩阵输入matlab里面的？5万大
小的矩阵，能有2.5G个元素，直接存在内存里面的，使用double的话就是20G的内存。
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
小的矩阵，能有2.5G个元素，直接存在内存里面的，使用double的话就是20G的内存。
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
w*w
56 楼
I will try it ... need figure out the matrix is symmetric and positive first
...
thanks
【在 p*****y 的大作中提到】
: 这两天我恰好也在研究这个问题，
: 我知道最快的办法是conjugate gradient iterative method
: 线性算法
...
thanks
【在 p*****y 的大作中提到】
: 这两天我恰好也在研究这个问题，
: 我知道最快的办法是conjugate gradient iterative method
: 线性算法
w*w
57 楼
thanks
【在 N***r 的大作中提到】
: try the open source package PETSc
: it needs a bit learning though
【在 N***r 的大作中提到】
: try the open source package PETSc
: it needs a bit learning though
w*n
58 楼
He can do A^T A x = A^T b, if A^T A is still sparse enough...
【在 N***r 的大作中提到】
: it requires matrix A to be symmetric, positive definite and real
【在 N***r 的大作中提到】
: it requires matrix A to be symmetric, positive definite and real
W*r
59 楼
you need reorder the matrix A first to minimize fill-in elements. And
perform symbolical LDU factorization for A. Then you can use Newton-Raphson
algorithm to solve. You can use Matlab, Python, C, whaterever u want.
BTW, remember to use subroutines.
perform symbolical LDU factorization for A. Then you can use Newton-Raphson
algorithm to solve. You can use Matlab, Python, C, whaterever u want.
BTW, remember to use subroutines.
N*r
60 楼
好新颖的preconditioning的方式，好像不常见啊。
我觉得你的问题是，虽然A^T仍然是稀疏矩阵，A^T A 未必仍然是稀疏矩阵吧。
如果你这个方法这么好用，这么多preconditioning的方法岂不是白瞎了。
【在 w***n 的大作中提到】
: He can do A^T A x = A^T b, if A^T A is still sparse enough...
我觉得你的问题是，虽然A^T仍然是稀疏矩阵，A^T A 未必仍然是稀疏矩阵吧。
如果你这个方法这么好用，这么多preconditioning的方法岂不是白瞎了。
【在 w***n 的大作中提到】
: He can do A^T A x = A^T b, if A^T A is still sparse enough...
g*t
61 楼
A'A然后共轭梯度，这个就是教科书上的方法。
还不常见？
【在 N***r 的大作中提到】
: 好新颖的preconditioning的方式，好像不常见啊。
: 我觉得你的问题是，虽然A^T仍然是稀疏矩阵，A^T A 未必仍然是稀疏矩阵吧。
: 如果你这个方法这么好用，这么多preconditioning的方法岂不是白瞎了。
还不常见？
【在 N***r 的大作中提到】
: 好新颖的preconditioning的方式，好像不常见啊。
: 我觉得你的问题是，虽然A^T仍然是稀疏矩阵，A^T A 未必仍然是稀疏矩阵吧。
: 如果你这个方法这么好用，这么多preconditioning的方法岂不是白瞎了。
N*r
62 楼
ahh i see
wiki上都有。不过上面说如果A是ill conditioned，那么A_T A更加ill condition，还
是需要preconditioning，所以我说A_T A并不是一个很好的preconditioning过程。
【在 g****t 的大作中提到】
: A'A然后共轭梯度，这个就是教科书上的方法。
: 还不常见？
wiki上都有。不过上面说如果A是ill conditioned，那么A_T A更加ill condition，还
是需要preconditioning，所以我说A_T A并不是一个很好的preconditioning过程。
【在 g****t 的大作中提到】
: A'A然后共轭梯度，这个就是教科书上的方法。
: 还不常见？
t*e
63 楼
umfpack下载c code在matlab里compile，包里有傻瓜教程，速度非常满意
g*t
64 楼
你最后一句话是错的,至少是misleading.
例如Cholesky分解也需要这么做,但Cholesky基本上可以说是
numerical stability最强的求逆方法了.
【在 N***r 的大作中提到】
: ahh i see
: wiki上都有。不过上面说如果A是ill conditioned，那么A_T A更加ill condition，还
: 是需要preconditioning，所以我说A_T A并不是一个很好的preconditioning过程。
例如Cholesky分解也需要这么做,但Cholesky基本上可以说是
numerical stability最强的求逆方法了.
【在 N***r 的大作中提到】
: ahh i see
: wiki上都有。不过上面说如果A是ill conditioned，那么A_T A更加ill condition，还
: 是需要preconditioning，所以我说A_T A并不是一个很好的preconditioning过程。
N*r
65 楼
但是现在大型稀疏矩阵的线性方程组的运算，很流行的方法不是Krylov Subspace（比
如说GMRES）那一套？并不需要求逆了吧。
【在 g****t 的大作中提到】
: 你最后一句话是错的,至少是misleading.
: 例如Cholesky分解也需要这么做,但Cholesky基本上可以说是
: numerical stability最强的求逆方法了.
如说GMRES）那一套？并不需要求逆了吧。
【在 g****t 的大作中提到】
: 你最后一句话是错的,至少是misleading.
: 例如Cholesky分解也需要这么做,但Cholesky基本上可以说是
: numerical stability最强的求逆方法了.
R*o
66 楼
其实CG原则上需要positive define,实际的时候大家都是先算再说
很多时候不满足条件也用，
first
【在 w**w 的大作中提到】
: I will try it ... need figure out the matrix is symmetric and positive first
: ...
: thanks
很多时候不满足条件也用，
first
【在 w**w 的大作中提到】
: I will try it ... need figure out the matrix is symmetric and positive first
: ...
: thanks
j*t
67 楼
什么性质的稀疏矩阵，用在有限元里的？线性方程没有最优的解决方案，很多方法各有
利弊，楼主要解释清楚。
【在 N***r 的大作中提到】
: 但是现在大型稀疏矩阵的线性方程组的运算，很流行的方法不是Krylov Subspace（比
: 如说GMRES）那一套？并不需要求逆了吧。
利弊，楼主要解释清楚。
【在 N***r 的大作中提到】
: 但是现在大型稀疏矩阵的线性方程组的运算，很流行的方法不是Krylov Subspace（比
: 如说GMRES）那一套？并不需要求逆了吧。
N*r
68 楼
我也不知道什么性质。应该不是有限元，有限元方法的mass matrix反而刚好拥有cg所
需的性质。我也明白没有一个最优方法，所以我质疑最开始提到的直接上cg的方法。首
先了解自己的问题，再选择合适的方法，一点愚见。
【在 j******t 的大作中提到】
: 什么性质的稀疏矩阵，用在有限元里的？线性方程没有最优的解决方案，很多方法各有
: 利弊，楼主要解释清楚。
需的性质。我也明白没有一个最优方法，所以我质疑最开始提到的直接上cg的方法。首
先了解自己的问题，再选择合适的方法，一点愚见。
【在 j******t 的大作中提到】
: 什么性质的稀疏矩阵，用在有限元里的？线性方程没有最优的解决方案，很多方法各有
: 利弊，楼主要解释清楚。
j*t
69 楼
LOL, CG对付带宽不大的对称阵还是很有效果的. 另外还有消元法, LU分解法.建议随便
找本数学手册都有很多介绍.
【在 N***r 的大作中提到】
: 我也不知道什么性质。应该不是有限元，有限元方法的mass matrix反而刚好拥有cg所
: 需的性质。我也明白没有一个最优方法，所以我质疑最开始提到的直接上cg的方法。首
: 先了解自己的问题，再选择合适的方法，一点愚见。
找本数学手册都有很多介绍.
【在 N***r 的大作中提到】
: 我也不知道什么性质。应该不是有限元，有限元方法的mass matrix反而刚好拥有cg所
: 需的性质。我也明白没有一个最优方法，所以我质疑最开始提到的直接上cg的方法。首
: 先了解自己的问题，再选择合适的方法，一点愚见。
N*r
70 楼
首先得回到楼主的问题，他没说什么性质的稀疏矩阵，所以我认为不能随便cg。然后有
人说A_T A再cg，我认为A_T A未必稀疏，而且根据wiki，condition number被平方了。
你说的方法收敛的速度和精度都局限于矩阵ill condition的程度。这些在saad的书里
都有提到，所以他有专门的章节讲preconditioning。楼主希望能解得更快，那么一个
好的preconditioning会有很大帮助，这是我想讨论的地方。如何选择一个好的
preconditioning的方法又取决于原始问题的性质，楼主又消失了，其实没有讨论下去
的必要了。
【在 j******t 的大作中提到】
: LOL, CG对付带宽不大的对称阵还是很有效果的. 另外还有消元法, LU分解法.建议随便
: 找本数学手册都有很多介绍.
人说A_T A再cg，我认为A_T A未必稀疏，而且根据wiki，condition number被平方了。
你说的方法收敛的速度和精度都局限于矩阵ill condition的程度。这些在saad的书里
都有提到，所以他有专门的章节讲preconditioning。楼主希望能解得更快，那么一个
好的preconditioning会有很大帮助，这是我想讨论的地方。如何选择一个好的
preconditioning的方法又取决于原始问题的性质，楼主又消失了，其实没有讨论下去
的必要了。
【在 j******t 的大作中提到】
: LOL, CG对付带宽不大的对称阵还是很有效果的. 另外还有消元法, LU分解法.建议随便
: 找本数学手册都有很多介绍.
w*w
71 楼
没消失。 老婆前天出了车祸， 没时间来看大牛们的回帖， 不好意思
物理问题是，用DC 近似 解电网的 shift factor 或者叫 PTDF。
从书上看到如下方法：
PTDF = H * A * B^-1
H is an M×M matrix whose non-diagonal elements are all zero
A is the M×N adjacency matrix. It is also called the node- arc incidence
matrix, or the connection matrix
按我的理解 HXA 应该是 sparse... 但具体什么性质对于解法应该影响不大。主要问题
是怎么求 B^-1
B is an N × N matrix that is determined by the characteristics of the
transmission network as follows:
B_ii is positive numbers.
B_ij = B_ji are negative numbers. 稀疏对称矩阵，但不保证是带状。
matlab 直接 HxA/B, 对于大约 20000x20000 大小的 系统，小于一分 搞定。但对于
50000x50000左右 就很慢了。
由于只限于 用 python, 我就想把方程变成： PTDF*B=H*A, 转制一下， 就变成了 B^T
*PTDF^T = A^T *H^T 形式了。就是我开始的问题。
所以我应该直接问；
如何快速解决： H * A * B^-1
多谢
【在 N***r 的大作中提到】
: 首先得回到楼主的问题，他没说什么性质的稀疏矩阵，所以我认为不能随便cg。然后有
: 人说A_T A再cg，我认为A_T A未必稀疏，而且根据wiki，condition number被平方了。
: 你说的方法收敛的速度和精度都局限于矩阵ill condition的程度。这些在saad的书里
: 都有提到，所以他有专门的章节讲preconditioning。楼主希望能解得更快，那么一个
: 好的preconditioning会有很大帮助，这是我想讨论的地方。如何选择一个好的
: preconditioning的方法又取决于原始问题的性质，楼主又消失了，其实没有讨论下去
: 的必要了。
物理问题是，用DC 近似 解电网的 shift factor 或者叫 PTDF。
从书上看到如下方法：
PTDF = H * A * B^-1
H is an M×M matrix whose non-diagonal elements are all zero
A is the M×N adjacency matrix. It is also called the node- arc incidence
matrix, or the connection matrix
按我的理解 HXA 应该是 sparse... 但具体什么性质对于解法应该影响不大。主要问题
是怎么求 B^-1
B is an N × N matrix that is determined by the characteristics of the
transmission network as follows:
B_ii is positive numbers.
B_ij = B_ji are negative numbers. 稀疏对称矩阵，但不保证是带状。
matlab 直接 HxA/B, 对于大约 20000x20000 大小的 系统，小于一分 搞定。但对于
50000x50000左右 就很慢了。
由于只限于 用 python, 我就想把方程变成： PTDF*B=H*A, 转制一下， 就变成了 B^T
*PTDF^T = A^T *H^T 形式了。就是我开始的问题。
所以我应该直接问；
如何快速解决： H * A * B^-1
多谢
【在 N***r 的大作中提到】
: 首先得回到楼主的问题，他没说什么性质的稀疏矩阵，所以我认为不能随便cg。然后有
: 人说A_T A再cg，我认为A_T A未必稀疏，而且根据wiki，condition number被平方了。
: 你说的方法收敛的速度和精度都局限于矩阵ill condition的程度。这些在saad的书里
: 都有提到，所以他有专门的章节讲preconditioning。楼主希望能解得更快，那么一个
: 好的preconditioning会有很大帮助，这是我想讨论的地方。如何选择一个好的
: preconditioning的方法又取决于原始问题的性质，楼主又消失了，其实没有讨论下去
: 的必要了。
p*o
72 楼
电网? 你看Ｂ是不是symmetric diagonally dominant，是的话可以用ICCG。
规模大了比如 N > 1,000,000 可以试试algebraic multigrid preconditioned
conjugate gradient.
不过N才60000，这种问题按理说直接LU分解也耗不了那么多内存，你还是
先研究研究matlab里/和\的区别吧。
【在 w**w 的大作中提到】
: 没消失。 老婆前天出了车祸， 没时间来看大牛们的回帖， 不好意思
: 物理问题是，用DC 近似 解电网的 shift factor 或者叫 PTDF。
: 从书上看到如下方法：
: PTDF = H * A * B^-1
: H is an M×M matrix whose non-diagonal elements are all zero
: A is the M×N adjacency matrix. It is also called the node- arc incidence
: matrix, or the connection matrix
: 按我的理解 HXA 应该是 sparse... 但具体什么性质对于解法应该影响不大。主要问题
: 是怎么求 B^-1
: B is an N × N matrix that is determined by the characteristics of the
规模大了比如 N > 1,000,000 可以试试algebraic multigrid preconditioned
conjugate gradient.
不过N才60000，这种问题按理说直接LU分解也耗不了那么多内存，你还是
先研究研究matlab里/和\的区别吧。
【在 w**w 的大作中提到】
: 没消失。 老婆前天出了车祸， 没时间来看大牛们的回帖， 不好意思
: 物理问题是，用DC 近似 解电网的 shift factor 或者叫 PTDF。
: 从书上看到如下方法：
: PTDF = H * A * B^-1
: H is an M×M matrix whose non-diagonal elements are all zero
: A is the M×N adjacency matrix. It is also called the node- arc incidence
: matrix, or the connection matrix
: 按我的理解 HXA 应该是 sparse... 但具体什么性质对于解法应该影响不大。主要问题
: 是怎么求 B^-1
: B is an N × N matrix that is determined by the characteristics of the
N*r
73 楼
wow真牛人来了。
to楼主
先bless一下。
我说白了就是一个打酱油的初学着，我参与这个讨论的原因是因为我最近的工作涉及到
很多ill conditioned稀疏矩阵数值算法以及如何preconditioning的问题。希望能在讨
论中学习到一些东西。
你直接听pptwo的吧，一看就知道是行家。
【在 p***o 的大作中提到】
: 电网? 你看Ｂ是不是symmetric diagonally dominant，是的话可以用ICCG。
: 规模大了比如 N > 1,000,000 可以试试algebraic multigrid preconditioned
: conjugate gradient.
: 不过N才60000，这种问题按理说直接LU分解也耗不了那么多内存，你还是
: 先研究研究matlab里/和\的区别吧。
to楼主
先bless一下。
我说白了就是一个打酱油的初学着，我参与这个讨论的原因是因为我最近的工作涉及到
很多ill conditioned稀疏矩阵数值算法以及如何preconditioning的问题。希望能在讨
论中学习到一些东西。
你直接听pptwo的吧，一看就知道是行家。
【在 p***o 的大作中提到】
: 电网? 你看Ｂ是不是symmetric diagonally dominant，是的话可以用ICCG。
: 规模大了比如 N > 1,000,000 可以试试algebraic multigrid preconditioned
: conjugate gradient.
: 不过N才60000，这种问题按理说直接LU分解也耗不了那么多内存，你还是
: 先研究研究matlab里/和\的区别吧。
N*r
74 楼
还有就是H是对角矩阵，H的矩阵相乘操作可以节省了。
c*h
75 楼
splu应该是最合适的，因为right-hand side实在太多了
内存是肯定耗的，光把X存下来就要24G
X一般不是稀疏的，除非你的问题结构比较特殊
最好搞个cluster，并行地算
一是对矩阵分解做并行，二是对right-hand side做并行
如果scipy解决不了并行的话可以直接上superlu
还可以试一下对A做reordering
最好还是想清楚，要个24G的X来干嘛
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
内存是肯定耗的，光把X存下来就要24G
X一般不是稀疏的，除非你的问题结构比较特殊
最好搞个cluster，并行地算
一是对矩阵分解做并行，二是对right-hand side做并行
如果scipy解决不了并行的话可以直接上superlu
还可以试一下对A做reordering
最好还是想清楚，要个24G的X来干嘛
【在 w**w 的大作中提到】
: 需要解个方程 AX = b， A b 都是稀疏矩阵, 比较大。
: size(A) = 50000, 50000
: size(b) = 60000, 50000
: matlab: x = b/A
: 用了 20 分钟，内存最多时居然用了 75G
: python:
: xx = scipy.sparse.linalg.splu(A)
: xx_inv = xx.solve(np.eye(A.shape[0]))
: x = b*xx_inv.T
: 同样用了很大内存，算了很久还没完，杀了。
w*w
76 楼
thanks
【在 p***o 的大作中提到】
: 电网? 你看Ｂ是不是symmetric diagonally dominant，是的话可以用ICCG。
: 规模大了比如 N > 1,000,000 可以试试algebraic multigrid preconditioned
: conjugate gradient.
: 不过N才60000，这种问题按理说直接LU分解也耗不了那么多内存，你还是
: 先研究研究matlab里/和\的区别吧。
【在 p***o 的大作中提到】
: 电网? 你看Ｂ是不是symmetric diagonally dominant，是的话可以用ICCG。
: 规模大了比如 N > 1,000,000 可以试试algebraic multigrid preconditioned
: conjugate gradient.
: 不过N才60000，这种问题按理说直接LU分解也耗不了那么多内存，你还是
: 先研究研究matlab里/和\的区别吧。
w*w
77 楼
thanks
【在 N***r 的大作中提到】
: wow真牛人来了。
: to楼主
: 先bless一下。
: 我说白了就是一个打酱油的初学着，我参与这个讨论的原因是因为我最近的工作涉及到
: 很多ill conditioned稀疏矩阵数值算法以及如何preconditioning的问题。希望能在讨
: 论中学习到一些东西。
: 你直接听pptwo的吧，一看就知道是行家。
【在 N***r 的大作中提到】
: wow真牛人来了。
: to楼主
: 先bless一下。
: 我说白了就是一个打酱油的初学着，我参与这个讨论的原因是因为我最近的工作涉及到
: 很多ill conditioned稀疏矩阵数值算法以及如何preconditioning的问题。希望能在讨
: 论中学习到一些东西。
: 你直接听pptwo的吧，一看就知道是行家。
w*w
78 楼
是的。
splu 分解我这个大小的矩阵非常快。
解出 X 以后还有很多基于它的矩阵运算， 有它会方便很多。
你说的很对，我想我可以不需要整个 X, 有些想法了，下周试试看。
多谢
【在 c*******h 的大作中提到】
: splu应该是最合适的，因为right-hand side实在太多了
: 内存是肯定耗的，光把X存下来就要24G
: X一般不是稀疏的，除非你的问题结构比较特殊
: 最好搞个cluster，并行地算
: 一是对矩阵分解做并行，二是对right-hand side做并行
: 如果scipy解决不了并行的话可以直接上superlu
: 还可以试一下对A做reordering
: 最好还是想清楚，要个24G的X来干嘛
splu 分解我这个大小的矩阵非常快。
解出 X 以后还有很多基于它的矩阵运算， 有它会方便很多。
你说的很对，我想我可以不需要整个 X, 有些想法了，下周试试看。
多谢
【在 c*******h 的大作中提到】
: splu应该是最合适的，因为right-hand side实在太多了
: 内存是肯定耗的，光把X存下来就要24G
: X一般不是稀疏的，除非你的问题结构比较特殊
: 最好搞个cluster，并行地算
: 一是对矩阵分解做并行，二是对right-hand side做并行
: 如果scipy解决不了并行的话可以直接上superlu
: 还可以试一下对A做reordering
: 最好还是想清楚，要个24G的X来干嘛
g*t
79 楼
各种precondition算法，都需要有经验，能把例外情况修补完毕，
对楼主可能太难了。我推荐Cholesky分解。省事省心。
如果只要估计解，那最省内存的方法其实是recursive least square之类的
东西，可以一行一行进数据。
电网? 你看Ｂ是不是symmetric diagonally dominant，是的话可以用ICCG。
规模大了比如 N > 1,000,000 可以试试algebraic multigrid preconditioned
conjugate gradient.
不过N才60000，这种问题按理说直接LU分解也耗不了那么多内存，你还是
先研究研究matlab里/和\的区别吧。
【在 p***o 的大作中提到】
: 电网? 你看Ｂ是不是symmetric diagonally dominant，是的话可以用ICCG。
: 规模大了比如 N > 1,000,000 可以试试algebraic multigrid preconditioned
: conjugate gradient.
: 不过N才60000，这种问题按理说直接LU分解也耗不了那么多内存，你还是
: 先研究研究matlab里/和\的区别吧。
对楼主可能太难了。我推荐Cholesky分解。省事省心。
如果只要估计解，那最省内存的方法其实是recursive least square之类的
东西，可以一行一行进数据。
电网? 你看Ｂ是不是symmetric diagonally dominant，是的话可以用ICCG。
规模大了比如 N > 1,000,000 可以试试algebraic multigrid preconditioned
conjugate gradient.
不过N才60000，这种问题按理说直接LU分解也耗不了那么多内存，你还是
先研究研究matlab里/和\的区别吧。
【在 p***o 的大作中提到】
: 电网? 你看Ｂ是不是symmetric diagonally dominant，是的话可以用ICCG。
: 规模大了比如 N > 1,000,000 可以试试algebraic multigrid preconditioned
: conjugate gradient.
: 不过N才60000，这种问题按理说直接LU分解也耗不了那么多内存，你还是
: 先研究研究matlab里/和\的区别吧。
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