Questions tagged «multiphysics»

我要解决几个具有挑战性的非凸全局优化问题。目前，我使用了MATLAB的Optimization Toolbox（特别是fmincon()使用algorithm = 'sqp'），它非常有效。但是，我的大部分代码是在Python中进行的，我也想在Python中进行优化。是否存在可以与Python绑定竞争的NLP求解器fmincon()？它必须 能够处理非线性等式和不等式约束 不需要用户提供雅可比行列式。 如果不保证全局最优（fmincon()没有），也可以。我正在寻找一种即使在遇到挑战性问题时也可以收敛到局部最优的东西，即使它比慢一些fmincon()。 我尝试了OpenOpt提供的几种求解器，发现它们不如MATLAB的fmincon/sqp。 只是为了强调，我已经有了一个易于处理的公式和一个好的求解器。我的目标仅仅是更改语言，以使工作流程更加简化。 Geoff指出问题的某些特征可能是相关的。他们是： 10-400个决策变量 4-100个多项式相等约束（多项式范围从1到大约8） 有理不等式约束的数量大约等于决策变量数量的两倍 目标函数是决策变量之一 等式约束的雅可比行列是密集的，不等式约束的雅可比行列是密集的。

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多物理场模拟涉及通常以不同的空间和/或时间尺度耦合多个“物理场”。此外，单物理代码通常由不同的团队编写。最常用的耦合技术是一阶算子分裂，但这种方法的准确性和稳定性很差。如何确定对感兴趣的问题有效的算法，以及如何构造软件以使这些算法可用？

16 pde  multiphysics  implicit-methods  software 

给定一个演化PDE üŤ= A u + B uüŤ=一种ü+乙üu_t = Au + Bu 其中是（可能是非线性的）不求通的微分算子，一种常见的数值方法是在求解之间交替A ，B一种，乙A,B üŤ= A uüŤ=一种üu_t = Au 和 üŤ= 乙ü 。üŤ=乙ü。u_t = Bu. 最简单的实现方法称为Godunov拆分，精度为一阶。另一种众所周知的方法称为Strang分裂，是二阶精确的。是否存在高阶算子拆分方法（或替代的多物理场离散化方法）？

16 pde  multiphysics  operator-splitting