Matlab优化微分方程组代码的自述文件。这些数据集通过在Python中使用机器学习库及其派生概念验证(POC)进行测试。PyTorch具有与图形处理单元或GPU一起使用的内置功能,预计在全面移植MRST之前进行演示,基于PyTorch GPU的张量可以显着减少储层模拟期间的计算时间。评估概念验证步骤如下:找到构成MRST求解器代码的偏微分方程(PDE),并使用Matlab和Octave测试求解器的运行时间。Knut-Andreas Lie的最新著作《使用MATLAB进行储层模拟入门》中提供了一些测试代码,详见附录。正在测试代码的性能,并将代码发布在单独的存储库中。
Matlab求解微分方程组优化代码-储层数据集
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可使用 ode23 求解 2-3 阶常微分方程组,使用 ode45 使用 4-5 阶 Runge-Kutta-Fehlberg 方法。
例如,在命令行中使用 ode45 函数代替 solver,其中 x' 是 x 的微分,而非 x 的转置。
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