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随笔分类 -  算法+工具程序包

利用 lapack 函数 dsyev 去线性相关
摘要:我们经常遇到线性相关的情况,如果 c1|1+c2|2++cn|n=0,c1,c2,,cn 的非零解,则称 ${ |1\rangle, \cdots, |n\rangle 阅读全文

posted @ 2022-11-28 12:29 luyi07 阅读(197) 评论(0) 推荐(0) 编辑

共轭梯度法示例代码
摘要:(未经允许,不得转载) 共轭梯度法真是个漂亮的算法。最近写了个示例代码,录在这里吧。 参考文献: [1] 马红儒,“计算物理讲义” 1. 算法 Ref. [1],以及很多教材中有很多介绍,我自己写的讲义里也有,所以懒得在这里做叙述了,好像有本 painless conjugate gradient 阅读全文

posted @ 2022-10-04 22:01 luyi07 阅读(273) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python 打靶法求解薛定谔方程
摘要:(未经允许,不得转载) 对于常微分方程边值问题/本征值问题,打靶法应该不是最稳定的算法,但是可能是最简单的算法。 图个简单,不妨用用打靶法。这里求解几个量子力学问题。 参考文献: [1] Morten Hjorth-Jensen, "Computational Physics Lecture Not 阅读全文

posted @ 2022-10-02 01:02 luyi07 阅读(1320) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python sympy模块计算 Clebsch-Gorden 系数
摘要:(未经允许,不得转载) 角动量代数还是挺常用的,今天本想自己写一个 python 的 CG 系数函数,又觉得可能已经有现成的包了。 google 搜了一下,第一条就是 sympy 官网的相关文档,快准爽。学习了一下官网文档,简单记在这。 1. 安装 sympy 我用的 pycharm,所以按照常规的 阅读全文

posted @ 2022-09-29 11:26 luyi07 阅读(407) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python + django 搭建网页(尝试5):用户登录
摘要:参考来源: [1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/425426994 [2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/423436751 [3] https://www.runoob.com/django/django-admin-manage-tool 阅读全文

posted @ 2022-09-11 20:27 luyi07 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑

安装老版本的 typora (不要钱)
摘要:动机:新版本的 typora 开始收费了,如果不交钱,每次打开的时候都会有弹窗找你要钱。 所以干脆安装个老版本的 typora。老版本完全可以满足我的需求。 1. 下载老版本的 typora 我是从太平洋电脑网下载的, https://dl.pconline.com.cn/download/2853 阅读全文

posted @ 2022-09-07 19:34 luyi07 阅读(1206) 评论(0) 推荐(0) 编辑

zerotier 组建异地局域网
摘要:试了试 zerotier 这个工具,用来访问没有公网 ip 的异地服务器。貌似很好用,所以记个笔记,方便以后查阅。 操作比较简单,网上的教程也不少,例如: https://zhuanlan.zhihu.com/p/433880308 https://baijiahao.baidu.com/s?id= 阅读全文

posted @ 2022-09-02 10:52 luyi07 阅读(148) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python 批量做线性拟合
摘要:1. 知识点 1.1 最小二乘法:scipy.optimize.leastsq 定义好误差函数 residual, 初始点 [1.0, 0.0],然后给参数 np.array(y), np.array(x),调用 leastsq: plsq = leastsq(residual, [1.0 , 0. 阅读全文

posted @ 2022-07-22 20:58 luyi07 阅读(336) 评论(0) 推荐(0) 编辑

GSL 求多元函数极值:simplex 算法
摘要:GSL 手册上有关于 gsl_multimin_fminimizer_nmsimplex2 的说明。它只需要被优化函数 f(x),而不需要偏导数。它自己有个 Nelder-Mead 算法(我不懂这个,还没有研究过,只是试用过),会自己去取点判断下降方向。 手册上有测试代码: #i 阅读全文

posted @ 2022-05-17 13:47 luyi07 阅读(391) 评论(0) 推荐(0) 编辑

GSL 求导数:gsl_deriv_central
摘要:GSL 手册里有函数说明和使用范例,函数说明如下: int gsl_deriv_central(const gsl_function * f, double x, double h, double * result, double * abserr) This function computes t 阅读全文

posted @ 2022-05-17 13:16 luyi07 阅读(184) 评论(0) 推荐(0) 编辑

反对称实矩阵正则化
摘要:反对称实矩阵正则化 之前构造了一个办法来正则化反对称实矩阵:https://www.cnblogs.com/luyi07/p/15578164.html 那个办法只是初期尝试做的,它有漏洞。只要反对称实矩阵的特征值有简并,那个办法就失败。 所以现在重新做一个办法来正则化反对称实矩阵。 1. 反对称实 阅读全文

posted @ 2022-05-13 16:14 luyi07 阅读(327) 评论(1) 推荐(1) 编辑

windows 使用 ssh 隧道代理
摘要:1. 下载 PuTTY putty 官网下载失败了,于是我在国内的软件网站上下载了(好像是华军软件网之类)。我小心地避开了附带的六七种小流氓软件,得到了 putty 安装文件:putty-64bit-0.75-installer.msi 2. 安装 PuTTY 双击上面说的 msi 文件,即可启动安 阅读全文

posted @ 2022-02-19 14:26 luyi07 阅读(870) 评论(0) 推荐(0) 编辑

小矩阵相乘效率对比:lapack, cblas, 手写函数
摘要:我们需要做很多很多小矩阵相乘(维数只有几十),但是次数很多,所以用哪个矩阵库的函数对我们很重要。这里写一个很小的测试代码,测试lapack(包含着朴素的blas),cblas,还有手写函数,对比它们做小矩阵相乘的效率。 对于给定的维数,这三种办法,每种都做1000次方阵相乘AB=C,每次相乘 阅读全文

posted @ 2021-11-16 18:22 luyi07 阅读(843) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Ising模型的Metropolis模拟中的组态阻塞和振荡
摘要:Ising模型哈密顿量为 ˆH=Ji,jsisjBisi 若取 J=1,B=0,做 4 x 4 一共 16 个 spin 的 Ising 模型模拟,可以得到很平缓的相变曲线,如下图 曲线最左侧有些点低于低于1. 阅读全文

posted @ 2021-11-07 11:15 luyi07 阅读(103) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Metropolis-Hastings算法
摘要:参考文献:Morten Hjorth-jensen 计算物理讲义 1. Metropolis-Hastings算法 1.1 随机行走:行走概率 T(ij)和接受概率 A(ij) 随机行者的跃迁概率为 \[ W( i \rightarro 阅读全文

posted @ 2021-10-11 13:32 luyi07 阅读(980) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python + django 搭建网页(2)
摘要:换了个教程:https://www.runoob.com/django/django-first-app.html 1. ubuntu 安装 python3, django sudo apt install python3 即可安装 python 用清华的源安装 django sudo pip3 i 阅读全文

posted @ 2021-09-29 12:36 luyi07 阅读(132) 评论(1) 推荐(0) 编辑

c++ 中的下三角阵矩阵元标记
摘要:若有一个下三角阵,不包括对角元,其矩阵元为 Aij,    i=1,,n1,    j=0,,i1. 那么,可以用一维数组储存这些矩阵元: a[k]=Aij,   k=i(i1)/2+j. 这样可以将 阅读全文

posted @ 2021-06-29 19:32 luyi07 阅读(186) 评论(0) 推荐(0) 编辑

投影模型中的单体跃迁
摘要:1. 投影框架下的本征态 如果变分得到的能量最低波函数为 |PC,这里 PC 是 pair condensate 的缩写,表示我们最近做的对凝聚组态,但下面的讨论并不局限于这一种组态。 如果要得到角动量为 (J,M) 的近似本征态,我们先从 |PC 阅读全文

posted @ 2021-06-10 15:45 luyi07 阅读(258) 评论(0) 推荐(0) 编辑

求解实数线性方程组:lapack dgesv
摘要:1. 参考来源 参考 lapack 官网上的源码,其中有 dgesv 函数的使用说明:http://www.netlib.org/lapack/lapack-3.1.1/html/dgesv.f.html 其算法就是教科书式的 LU 分解+换行。 2. 测试 然后写一个小代码测试了一下,做一个最简单 阅读全文

posted @ 2021-06-08 11:17 luyi07 阅读(1320) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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