C++ for Scientists - Technische Universität Dresden
C++ for Scientists - Technische Universität Dresden C++ for Scientists - Technische Universität Dresden
288 KAPITEL 15. PROGRAMMIERPROJEKTE ∗ Zeile oder ∗ Diagonale. Je nachdem, was am besten geeignet erscheint. – Die Pivotisierung muss natürlich durch eine Permutation repräsentiert werden. • Die Anwendung der Lösung auf einen Vektor möglichst auch rekursiv anwenden. – Das bedeutet, den Dreieckslöser auch rekursiv zu implementieren. Abbildung 15.1: Hierarchischer Ansatz. Dieses Projekt ist die größte Herausforderung von allen und auch signifikante Teilergebnisse werden als Erfolg gewertet. 15.9 Anwendung MTL4 auf Typen der Intervallarithmetik Schreiben Sie Anwendungen von Matrizen und Vektoren für geeignete Typen der Intervallarithmetik, z.B. boost::interval.
15.10. ANWENDUNG MTL4 AUF TYPEN MIT HÖHERER GENAUIGKEIT 289 15.10 Anwendung MTL4 auf Typen mit höherer Genauigkeit Schreiben Sie Anwendungen von Matrizen und Vektoren für geeignete Typen mit höherer Genauigkeit, z.B. Gnu Multiprecision (GMP). 15.11 Anwendung MTL4 auf AD-Typen Schreiben Sie Anwendungen von Matrizen und Vektoren für geeignete Typen des automatischen Differenzierens mit operatorüberladener Ableitung.
- Page 237 and 238: 10.2. DEBUGGING 237 T& glas::contin
- Page 239 and 240: 10.3. VALGRIND 239 Stepi and Nexti
- Page 241 and 242: 10.5. UNIX AND LINUX 241 • top: l
- Page 243 and 244: C ++ Libraries for Scientific Compu
- Page 245 and 246: 11.3. BOOST.BINDINGS 245 • Math a
- Page 247 and 248: 11.3. BOOST.BINDINGS 247 #include
- Page 249 and 250: 11.4. MATRIX TEMPLATE LIBRARY 249 c
- Page 251 and 252: 11.7. GEOMETRIC LIBRARIES 251 11.7.
- Page 253 and 254: Real-World Programming Chapter 12 1
- Page 255 and 256: 12.1. TRANSCENDING LEGACY APPLICATI
- Page 257 and 258: 12.1. TRANSCENDING LEGACY APPLICATI
- Page 259 and 260: Parallelism Chapter 13 13.1 Multi-T
- Page 261 and 262: 13.2. MESSAGE PASSING 261 int main
- Page 263 and 264: Numerical exercises Chapter 14 In t
- Page 265 and 266: 14.1. COMPUTING AN EIGENFUNCTION OF
- Page 267 and 268: 14.1. COMPUTING AN EIGENFUNCTION OF
- Page 269 and 270: 14.1. COMPUTING AN EIGENFUNCTION OF
- Page 271 and 272: 14.1. COMPUTING AN EIGENFUNCTION OF
- Page 273 and 274: 14.3. THE SOLUTION OF A SYSTEM OF D
- Page 275 and 276: 14.4. GOOGLE’S PAGE RANK 275 Taki
- Page 277 and 278: 14.5. THE BISECTION METHOD FOR FIND
- Page 279 and 280: 14.6. THE NEWTON-RAPHSON METHOD FOR
- Page 281 and 282: 14.7. SEQUENTIAL NOISE REDUCTION OF
- Page 283 and 284: 14.7. SEQUENTIAL NOISE REDUCTION OF
- Page 285 and 286: Programmierprojekte Kapitel 15 Die
- Page 287: 15.6. MATRIX-SKALIERUNG 287 Siehe h
- Page 291 and 292: Acknowledgement Chapter 16 Special
- Page 293: Bibliography [AG04] David Abrahams
288 KAPITEL 15. PROGRAMMIERPROJEKTE<br />
∗ Zeile oder<br />
∗ Diagonale.<br />
Je nachdem, was am besten geeignet erscheint.<br />
– Die Pivotisierung muss natürlich durch eine Permutation repräsentiert werden.<br />
• Die Anwendung der Lösung auf einen Vektor möglichst auch rekursiv anwenden.<br />
– Das bedeutet, den Dreieckslöser auch rekursiv zu implementieren.<br />
Abbildung 15.1: Hierarchischer Ansatz.<br />
Dieses Projekt ist die größte Heraus<strong>for</strong>derung von allen und auch signifikante Teilergebnisse<br />
werden als Erfolg gewertet.<br />
15.9 Anwendung MTL4 auf Typen der Intervallarithmetik<br />
Schreiben Sie Anwendungen von Matrizen und Vektoren für geeignete Typen der Intervallarithmetik,<br />
z.B. boost::interval.
Change language