简介:对于广义鞍点问题,基于参数化的Uzawa方法提出了一种新的预处理子,通过分析预处理后的系统,发现当参数t→0时,其特征值将集中到0和1,因此,当在Krylov子空间中使用某些GMRES迭代方法时,它将保证较好的收敛性.最后,运用Navier-Stokes方程中的一些例子进行实验,验证了这个预处理子的实际效果.
简介:摘要:Python在大数据分析中的数据清洗与预处理方法是数据分析过程中不可或缺的重要环节。其中数据清洗包括数据采样和抽样方法等,而数据预处理则包括数据基础处理、特征选择和降维、数据变换和归一化处理、数据集成和融合等方法。这些方法的应用能够提高数据质量和可用性,减少分析建模过程中的误差和噪声,为后续的数据分析和建模提供更准确和可靠的结果。