Sé que la mayoría de los métodos para encontrar soluciones aproximadas a PDEs escalan mal con el número de dimensiones, y que Monte Carlo se usa para situaciones que requieren ~ 100 dimensiones. ¿Cuáles son buenos métodos para resolver eficientemente los PDE numéricos en ~ 4-10 dimensiones?...
Me gustaría realizar una PCA en un conjunto de datos compuesto por aproximadamente 40 000 muestras, cada muestra mostrando alrededor de 10 000 características. El uso de la función princomp de Matlab lleva más de media hora, momento en el que elimino el proceso. Me gustaría encontrar una...
¿Cuál es el estado actual de la técnica para resolver PDE parabólicas de dimensiones superiores (3-10) en el dominio complejo con polos simples (de la forma ) y absorbe las condiciones de contorno?1|r⃗ 1−r⃗ 2|1|r→1−r→2| \frac{1}{|\vec{r}_1 - \vec{r}_2|} Específicamente, estoy interesado en...
Tengo un conjunto de puntos / nodos conocidos espaciados irregularmente en el espacio N-Dimensional (N> = 2), y me gustaría una forma de generar la triangulación de Delaunay de estos puntos, y devolver los elementos correspondientes. ¿Existen bibliotecas de mallado existentes que harán una...
Tengo un conjunto de archivos que consta de puntos seleccionados al azar de un conjunto de datos, cada archivo pertenece a una clase en particular. Cada fila en estos archivos contiene las coordenadas en el espacio n del punto. Me gustaría comparar las distribuciones en n-space de cada uno de estos...