Dies ist die Windows-App namens ProbNumDiffEq.jl, deren neueste Version als v0.16.4sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens ProbNumDiffEq.jl kostenlos herunter und führen Sie sie online mit OnWorks aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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ProbNumDiffEq.jl
BESCHREIBUNG
ProbNumDiffEq.jl ergänzt das DifferentialEquations.jl-Ökosystem um probabilistische numerische ODE-Löser. Die implementierten ODE-Filter lösen Differentialgleichungen mittels Bayesscher Filterung und Glättung. Die Filter berechnen nicht nur eine Einzelpunktschätzung der wahren Lösung, sondern eine Posterior-Verteilung, die eine Schätzung des numerischen Approximationsfehlers enthält.
Eigenschaften
- Dokumentation vorhanden
- Beispiele verfügbar
- ProbNumDiffEq.jl stellt probabilistische numerische ODE-Löser für das DifferentialEquations.jl-Ökosystem bereit
- Probabilistische numerische Differentialgleichungslöser
- Bayesianische Filterung und Glättung
Programmiersprache
Julia
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/probnumdiffeq-jl.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
