est ce que quelqu'un pourrait tester ca sur sa machine,
et me dire s'il a la meme limite.
et eventuellement si quelqu'un comprend d'ou vient cette limite ?

merci.


Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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import os, sys
import time
import random
import numpy
from scipy.sparse import coo_matrix
from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.sparse.linalg import spsolve
 
#
print "sys.version:", sys.version
 
#
## nbDof = 120000 # OK
nbDof = 130000 # KO
P = 3 # largeur de bande
print "nbDof:", nbDof
print "P:", P
 
# time
t0 = time.time()
 
# Assembly
Arow, Acol, Adata = [], [], []
Brow, Bcol, Bdata = [], [], []
for i in range(nbDof):
  x = random.randint(1, 9)
  Brow.append(i)
  Bcol.append(0)
  Bdata.append(x)
  for k in range(P+1):
    if (k==0):
      x = random.randint(1, 9)
      Arow.append(i)
      Acol.append(i+k)
      Adata.append(x)
      continue
    x = random.randint(1, 9)
    if (0 <= i-k):
      Arow.append(i)
      Acol.append(i-k)
      Adata.append(x)
      Arow.append(i-k)
      Acol.append(i)
      Adata.append(x)
print "len(Adata):", len(Adata)
 
# coo_matrix
A = coo_matrix((Adata, (Arow, Acol)), shape=(nbDof, nbDof), dtype=float)
 
# coo_matrix
B = coo_matrix((Bdata, (Brow, Bcol)), shape=(nbDof, 1), dtype=float)
 
#
if (True):
  computationTime = time.time() - t0
  print "--> matrix construction: computation time: %.2f s"%computationTime
 
# solve AU = B
t1 = time.time()
A = csr_matrix(A)
B = csr_matrix(B)
U = spsolve(A, B)
 
#
if (True):
  computationTime = time.time() - t1
  print "--> solve: computation time: %.2f s"%computationTime
et voici ce que le code produit:
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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sys.version: 2.5.3c1 (r253c1:67742, Dec 13 2008, 17:13:27) [MSC v.1310 32 bit (Intel)]
nbDof: 130000
P: 3
len(Adata): 909988
--> matrix construction: computation time: 2.84 s
>Exit code: -1073741819