그래서 큰 (449x449) 공분산 행렬을 반전 시키려고합니다. 따라서 대칭적이고 양수입니다. (Mauna Loa CO2 데이터 세트의 Gaussian Process 피팅의 일부로이 행렬을 반전하는 것입니다.) 이 반전은 꽤 길기 때문에 해결 대신 chol2inv를 사용하고 싶습니다. 그러나 chol2inv 메서드는 매우 이상한 결과를 제공합니다. 0에 매
PDF가있는 경우 CDF 및 Quantile 함수를 R로 어떻게 그릴 수 있습니까? 현재, 나는 다음이 (하지만 난 그것을 할 수있는 더 좋은 방법이있을 생각) : dash2 제안 ## Probability Density Function
p <- function(x) {
result <- (x^2)/9
result[x < 0 | x >
는 그때보다 빠른 solve(A) %*% b
인 solve(A, b)
를 사용하여 도끼 = B를 해결 내가 해결 어떻게 x'A=b'?
I 그렇지 ('전치이다) 좋아해요. b' %*% solve(A)
이것은 느리기 때문에. 하나의 solve() 함수로 해결할 수있는 방법이 있습니까? 그래서 당신은 기본적으로 solve(t(A), b)를 사용하고
어떻게이 쿼리의 역을 선택합니까, 왜이 실패 내 시도 ... 쿼리 되돌릴 수 있습니다 SELECT * FROM table_name
where (category_id is null and product_id is null) or request_path like '%Portal%';
내 시도 : SELECT * FROM table_name
where
나는 주어진 함수 (f (x)라고 부르 자)를 가지고 그것을 정규화하기 위해 Monte Carlo 방법을 사용했다. 나는 확률 밀도 함수를 계산했고 누적 분포 함수를 통합했다. f = function(x) ...
plot(f,xlim = c(0, 5), ylim = c(0, 1),main="f(x)")
mc.integral = function(f,
더 긴 코드의 일부로 복잡한 양의 인수 인 양 phi1과 phi2 (크기 128x128의 행렬)를 얻습니다. 이제 MATLAB에서 다음 수량을 정의합니다. alpha=phi1-phi2;
S1=cos(alpha);
S2=sin(alpha);
K=atan2(S2,S1);
이제 K는 알파와 같아야합니다. 따라서 행렬 B는 다음과 같이 정의됩니다. B=K
그림에서와 같이 T 반전을 찾고 싶습니다. 첫 번째 그림은 행렬 T이고 다른 하나는 T inverse입니다. I = eye(3);
T = [I/2, (j/2)*I, 0;
I/2, (-j/2)*I, 0;
0,0,I];
오류 사용 horzcat CAT 인수 치수 는 일치하지 않습니다. 그런 다음 I = eye(2)과 함께 시도하고 같은
나는 선형 회귀를 계산해야하는 프로그램을 만들지 만, 행렬의 반전에 갇혀있다. 은 내가 다음 번호로 채워졌다 Double[,] location = new double[3,3]
을 가지고,하지만 난 선형 대수에서처럼의 역행렬을 계산하는 방법을 모르겠어요. 인터넷에서 솔루션을 검색했지만 Double [,]로 변환하는 방법을 모르는 Matrix 클래스가있었습
역 누적 베타 분포 함수에 apache-commons-math를 사용하고 있지만 2E-15보다 작은 값에 대해 잘못된 결과를 제공합니다. 값 2E-15까지, 결과는 정확하고 또한 R.에서 검증 는 Value 2E-15
Result in R = -7.854929
Result in Java = -7.8529
Value 2E-16
Result in R