kumpeishiraishi

import numpy as np
from scipy.special import sph_harm
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# Designate quantum numbers here!
m = 1
l = 3

point_size = 100

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やりたいこと

Eigenでdouble型の行列の固有値を計算し、結果を倍精度で標準出力する。

まずはPythonで正解を計算する

import numpy as np
A = np.array([[4,1],[2,-1]])
print(np.linalg.eig(A)[0][0])
print(np.linalg.eig(A)[0][1])

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# include <iostream>
# include <chrono>

int main() {
  auto start = std::chrono::system_clock::now(); // use auto to skip typing std::chrono::system_clock::time_point
  /* do something */
  auto end = std::chrono::system_clock::now();
  auto elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(end-start).count();
  /*
    Trasnlate time unit to nanoseconds.

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#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <sstream>

int main() {
    int t = 58;
    std::ostringstream ss;
    ss << std::setw(5) << std::setfill('0') << t;
    std::cout << ss.str() << std::endl; // -> '00058'
}

kumpeishiraishi

#include <iostream>
#include <string>
#include <sstream>
#include <iomanip>

int main() {
    std::stringstream ss;
    for (int i=0; i<15; i++) {
        ss << std::setw(2) << std::setfill('0') << i;
        std::cout << ss.str() << std::endl;

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# Your .skk-record location
filename = '~/.skk-record'

import os
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

filename = os.path.expanduser(filename)
f = open(filename)

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研究室の計算機でMPI並列するには

研究室の計算機クラスタでは、1つのノード内で24コア程度のCPUが使える。 単一ノード内の並列計算ならば、Open MPを使って比較的簡単にコード開発・実行が出来るが、並列数に制限がある。 これを越える並列数で計算するため、MPIの使い方のメモを残しておく。 MPI的に正しい書き方・術語である自信はないので、鵜呑みにせず各自で勉強してほしい。

プログラムを書く

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cmake_minimum_required(VERSION 3.13)

project(test_cmake CXX)

add_executable(a.out main.cpp)

target_include_directories(a.out PRIVATE /home/shiraishi/.local/include)
target_link_directories(a.out PRIVATE /home/shiraishi/.local/lib)

target_compile_options(a.out PRIVATE -O3 -xCORE_AVX512)