En la simulación de semiconductores, es común que las ecuaciones se escalen para que tengan valores normalizados. Por ejemplo, en casos extremos, la densidad de electrones en semiconductores puede variar en más de 18 órdenes de magnitud, y el campo eléctrico puede cambiar de forma, en más de 6 (o más) órdenes de magnitud.
Sin embargo, los documentos nunca dan una razón para hacerlo. Personalmente, estoy contento con las ecuaciones en unidades reales, ¿hay alguna ventaja numérica para hacer esto? ¿Es imposible de otra manera? Pensé con doble precisión que habría suficientes dígitos para hacer frente a estas fluctuaciones.
Ambas respuestas son muy útiles, muchas gracias!
pde
condition-number
scaling
boyfarrell
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Respuestas:
Resolver una PDE (lineal) consiste en discretizar la ecuación para producir un sistema lineal, que luego se resuelve mediante un solucionador lineal cuya convergencia (tasa) depende del número de condición de la matriz. Escalar las variables a menudo reduce este número de condición, mejorando así la convergencia. (Esto básicamente equivale a aplicar un preacondicionador diagonal, ver Precisión y estabilidad de los algoritmos numéricos de Nicholas Higham ).
La resolución de PDE no lineales además requiere un método para resolver ecuaciones no lineales como el método de Newton, donde la escala también puede influir en la convergencia.
Como normalizar todo generalmente requiere muy poco esfuerzo, casi siempre es una buena idea.
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Dicho esto, no hay escala de variables o dominios que elimine esta dificultad.
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Tratar con números de coma flotante puede ser un truco con respecto a la resta de números pequeños de números más grandes, así como con muchos otros aspectos. Recomendaría leer las publicaciones de blog de John D. Cooks sobre ellos, como
Anatomía de un número de coma flotante
así como de Oracle
Lo que todo informático debe saber sobre la aritmética de coma flotante
También ciertos algoritmos numéricos para la minimización o maximización requieren normalización para la estabilidad numérica.
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