matlab开发-代数多重网格线性分流器。这个程序求解ax=b，其中a是m矩阵。测试用例可以在amg_test.m中找到。

PyTorch中的MeshCNN SIGGRAPH 2019 MeshCNN是用于3D三角形网格的通用深度神经网络，可用于诸如3D形状分类或分割之类的任务。 该框架包括直接应用于网格边缘的卷积，池化和解池层。 该代码由和在支持下编写。 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/ranahanocka/MeshCNN.git cd MeshCNN 安装依赖项： 1.2版。 可选： 用于训练图。 通过新的conda环境conda env create -f environment.yml （创建一个名为meshcnn的环境） SHREC上的3D形状分类 下载数据集 bash ./scripts/shrec/get_data.sh 运行训练（如果使用conda env首先激活env，例如source activate meshcnn ） bash ./scripts/shrec/train.sh 要查看训练损失图，请在另一个终端中运行tensorboard --logdir runs并单击 。 运行测试并导出中间池网格： bas

Sun x64 系统具有的优异性能、可靠性、可维护性和灵活性，为NewEnergy 提供了与无伦比的企业IT 投资回报。Sun x64 系统的这些优势和具有强大功能与多项创新技术的Solaris 10 操作系统的结合，更是为NewEnergy 带来了丰硕盈利，而这也正是企业客户对高性能计算网格技术所企盼的东西。

INEEL 实验室首席IT 设计师Eric Greenwade 说，“Sun Opteron 处理器的运行速度，比我们以前拥有的处理器快三至十倍，从而极大地提高了我们的工作效率。我们能够同时处理许多模型，这比我们过去的能力大数千倍。最后的结果是，我们能够处理规模比过去大10 到100 倍的问题，而只需要相当于过去十分之一的时间。所以，我们对取得科研成果的信心大大增强了。”

蒙特卡罗法(MC)广泛用于模拟光在皮肤组织中的传播。发展了基于四面体网格的蒙特卡罗(TMC)方法，提出了距离阈值的概念避免数值耗散导致的错误能量沉积。通过计算带有单根血管的两层皮肤模型比较了几何蒙特卡罗(GMC)、基于结构化网格的蒙特卡罗(VMC)和TMC。GMC 通过数学定义组织界面，避免了离散，精度最高，但不适用于复杂的界面。VMC 实施简单，但是对曲折表面的离散会导致显著的误差。TMC 使用边界适应性较好的四面体单元在计算的精度和灵活性上找到了平衡。计算结果表明，TMC 法对几何形状的空间适应性远强于VMC，在复杂界面区域的误差仅为VMC 法的10%~25%，是一种理想的边界区域离散化的方法。

hypermesh_网格划分初级

INEEL与Sun的此项合作使INEEL跃居全球最高性能计算站点之一的地位，该集群系统将采用230多部基于AMD Opteron 微处理器的Sun Fire V20z服务器和总容量超过12×1012比特的Sun StorEdge 6320存储阵列，以及Solaris 9操作系统和Sun公司的StarOffice 7.0办公套件等硬、软件产品，并由Sun服务部门提供现场高级培训与支持服务。该集群系统的超高速计算能力使INEEL数据中心成为全球前150个超级计算站点之一。

商用软件GAMBIT网格数据解析和应用，刘晶，张敏，利用商业软件GAMBIT非结构化网格生成技术，解决非FLUENT用户使用不同解算器时，网格生成耗费大量机时的问题。通过转换GAMBIT生成的网格

This document specifies the core Abstract Specification and extension mechanisms for Discrete Global Grid Systems (DGGS). A DGGS is a spatial reference system that uses a hierarchical tessellation of cells to partition and address the globe.

一种基于网格划分的自适应粒子群优化算法.pdf