(A, B, C, D), I는 다음과 FDS를 .. AB-> C BC-> D CD-를 BCNF 할 >은 AD-> B 이 명백한 BCNF 위반이 없습니다 그리고 내가 폐쇄을 때 얻을 .. AB + = ABCD BC + = ABCD CD + = ABCD AD + = ABCD 내 유일한 생각은 내가 폐쇄를 결정 틀렸다이다 그러나 나는 세트를 본 적이 없어 이렇게
중/대형 치수 (1000-5000 방정식)의 선형 시스템을 해결하기 위해 Armadillo C++ 라이브러리를 사용하고 있습니다. I 다른 선형 시스템 AX를 해결하고 있으므로 는 = B, A는 항상 동일한 및 B의 변경 인가 , I는 LU 싶습니다 번만를 인수 분해하고 다른과 LU 인수 분해를 재사용 비. 불행히도 나는 아르마딜로에서 이런 종류의 작업을
나는 2012 년에 기후 변화 실험에서 얻은 매우 짧은 시간의 데이터를 가지고 있습니다.이 데이터는 일일 수용액 플럭스와 일일 CO2 플럭스 데이터로 구성됩니다. CO2 플럭스 데이터는 52 일을 포함하고 물 솔루션 플럭스 데이터는 겨우 7 일이다. 하루에 CO2 플럭스 데이터를 여러 번 측정했지만 일일 평균을 계산했습니다. 이제는이 시계열에 추세가 있는지
I는 동일한 조건이 선택 fourier() 및 fourierf()에 사용되는지 여부를 확인하는 상대 R. 론 Hyndman의 우수한 forecast 패키지의 fourier() 및 fourierf() 기능을 사용하고있는 기능, I가 그려진 출력 용어의 일부. 이하는 ts.plot(data)을 사용한 원본 데이터입니다. 시계열에 364의 빈도가 있습니다 (참고
나는 svd을 사용하여 이미지를 분해하고 행렬을 추가하여 단일 값을 수정했습니다. A라고 가정 해 봅니다. 이 행렬을 어떻게 되 찾을 수 있습니까 A. 예를 들어 : m=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
[u s v]= svd(m);
A=[0 2 1; 3 5 6; 8 9 4];
sw= s+A;
new= u*sw*v;
지금은 매트릭스 new
mxn 행렬을 얻고 QR이 그것을 분해하는 프로그램을 작성하려고합니다. 아직 완료되지 않았지만 문제가 발생했습니다. 나는 그들이 Q1라는 무엇 위키 피 디아 http://en.wikipedia.org/wiki/QR_decomposition A=[12,-51,4;6,167,-68;-4,24,-41]
, Q2에서의 예 내 프로그램을 실행 해봤 ... 내가
t에서 시즌을 제거하고 싶습니다. 이 특정 TS는 매일 발생하며 매년 및 매주 계절별주기가 있습니다 (빈도 365 및 7). 두 가지를 모두 제거하려면 트렌드 및 나머지를 추출하고 새 TS의 빈도를 7로 설정하고 반복하기 전에 주파수를 365로 설정하여 TS에서 stl()을 수행해 보았습니다. 이것은 잘 작동하지 않는 것 같아서 그것이 내 접근 방식인지 또
그것은 병렬 고유 값 분해 알고리즘을 생각해내는 중이 야하지만 내가 시도한 알고리즘 중 matlab의 eig 알고리즘을 이길 수없는, 그래서 matlab에 어떤 알고리즘을 사용하는지 알고있는 사람이있다. 이그 기능을 위해서? 누군가가 나에게 고유 값 분해를위한 좋은 병렬 알고리즘을 제안 할 수 있습니까?