연구 논문의 경우 행렬의 행렬식을 계산하는 가장 빠른 알고리즘을 연구하도록 지정되었습니다. 는 이미^(N^3)하지만 뒷조사를하고 후,이 곳 N 사이의 실행^2 n은 어떤 알고리즘이있는 것 같다 O에있는 모두 실행에 대한 LU 분해 및 Bareiss 알고리즘을 알고 삼. 이 source (113-114 페이지 참조) 및 source (198 페이지 참조)은
자동 회귀 모델에 대한 로그 우도 표현식을 풀 때, 나는 슬라이드 9 Parameter estimation of time series tutorial 아래 주어진 분산 공분산 행렬 Tau을 가로 질렀습니다. 이제 순서대로 우도 함수 식을 극대화하기 위해 fminsearch
를 사용하는, 내가 분산 공분산 행렬이 발생하는 경우 가능성 기능을 표현해야합니다
아래 코드는 순서 q 행렬의 행렬식을 계산합니다. 그것은 q = 3과 q = 2에서 작동하지만 q = 4 일 때 프로그램을 실행할 때마다 바뀌는 쓰레기 값을 출력합니다 : 여기서 무엇이 잘못됩니까? 코드에서 #include <stdio.h>
#include <math.h>
int det(int q, int arr[q][q]);
int main(voi
글쎄, 이것은 정말로 두통을주고 있습니다. NxN 결정자를 계산하기 위해 행렬 결정 함수를 만들고 있는데, 재귀를 사용하고 있습니다. 로직이 정상적으로 작동하지만 최종 값을 올바르게 계산할 수 없습니다. 여기 는 매트릭스 결정 요인에 대한 내 코드입니다 : P 방법이 작동 ublic static double[,] fillNewArr(double[,] ori
Eigen에는 행렬식과 역행렬의 명시적인 계산에 대해 경고하는 recommendations이 있습니다. 나는 보통 - 역 - wishart 사전 배포와 함께 다변량 법선에 대한 사후 예측을 구현하고 있습니다. 이것은 다 변수 t- 분포로 표현 될 수 있습니다. 다 변수 t- 분포에서 |Sigma|^{-1/2}과 (x-mu)^T Sigma^{-1} (x-mu
나는 행렬의 행렬식을 계산 인터넷에서 프로그램을 발견했다 : /*
* C++ Program to Find the Determinant of a Given Matrix
*/
#include<iostream>
#include<math.h>
#include<conio.h>
using namespace std;
double d = 0;
double
MATLAB에서 행렬식 함수를 사용할 때 간단하지만 특별한 동작을 관찰했으며 함수 도움말 설명서에서 이에 대한 설명을 찾지 못해 일부 설명을 듣고 싶습니다. 나는 다음과 같은 코드를 사용하여 임의의 단위 행렬 Q를 생성하고 있습니다 : det(Q)
내가를 기대 : 그 후 [Q, R] = qr(randn(3));
, 나는 det 기능 Q의 결정을 평가
내가 NXN 행렬의 행렬식의 실험적 컴퓨팅의 복잡성을 결정하는 데 도움이 필요 내 코드 : import numpy as np
import timeit
t0 = time.time()
for n in range(1, 10):
A = np.random.rand(n, n)
det = np.linalg.slogdet(
첫 번째 행을 선택하고 각 요소를 보조 요소 으로 곱하지만 경우에 따라 nan을 반환하는 경우가 있습니다. 예를 들어 , 방법 nan 리턴이 경우 1 0 0 1
0 2 0 0
0 0 3 0
0 0 0 4
. 내가 뭘 잘못했는지 아는 사람 있습니까? getDet3은 3x3 행렬의 행렬식을 반환하며 올바르게 작동합니다. -(double) getDet4