linear-algebra

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내 신경망의 출력은 공분산 행렬의 항목으로 작용합니다. 그러나 출력과 엔트리 사이에 일대일로 대응하면 명확한 공분산 행렬이되지 않습니다. 따라서, I 더 specificially https://www.quora.com/When-carrying-out-the-EM-algorithm-how-do-I-ensure-that-the-covariance-matrix-

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isSymmetric.matrix isSymmetric.matrix vs is.symmetric.matrix {LaplacesDemon} in R

Dirichlet 프로세스 Gibbs Sampler에 대한 코드를 작성하는 동안 Normal-Wishart 모델을 사용하면 사용할 행렬에 오류가 있습니다. 후부에 대한 스케일 행렬은 대칭 적이 지 않다. 나는 또한 myslef에 의해 그것을 시도하고 다음을 얻었다. is.symmetric.matrix(solve(cov(data))) 결과는 거짓으로 출력

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다른 이미지 크기를 기준으로 이미지 비율을 조정하고 가로 세로 비율을 유지하기위한 알고리즘

이미지 1 이미지 1 및 이미지 2 2 개의 이미지가 있습니다. 이미지 1의 크기는 512 (너비) x 515 (높이)입니다. 다음으로 이미지 2 크기는 256 (너비) x 256 (높이)입니다. 이미지 2는 워터 마크로서 사용될되고 이미지 1의 상단에 배치된다. 원하는 이미지 이미지 2 크기는 이미지 1 크기에 따라 달라집니다. 이미지 2 이미지 1의 크

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행렬을 반전하는 더 효율적인 방법은 대칭이고 양의 반 한정이라는 것을 알고있다.

나는 파이썬에서 numpy으로 공분산 행렬을 뒤집을 것이다. 공분산 행렬은 대칭적이고 양의 반 정량입니다. 대칭 포지티브 한정 행렬에 최적화 된 알고리즘이 numpy.linalg.inv()보다 빠르다는 것을 궁금해했습니다 (물론 구현에 파이썬에서 쉽게 액세스 할 수 있다면!). 나는 numpy.linalg에서 뭔가를 찾거나 웹 검색을 관리하지 못했습니다.

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(아마 사용주기) 나는이 두 equtions 함께 일하고 C. 내 학교 프로젝트에서 작업하는 동안

I've이 문제로 실행 : X = A를 + U 내가 ; Y = B + V J 알려진 는 B, U, V, a의 값이다. 동등한 번호가 x = y이 될 때까지 u, v에 자연 숫자 (i, j)을 곱해야합니다. (참고 : i와 j는 동일한 값을 가질 수 없거나 x = y 인 경우 다른 숫자 일 수 있음). 여기 그리고 내가 가능한 솔루션 사이클, 또는 diofa

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선형 방정식 시스템의 해석 결과 (파이썬 VS Math.NET VS MATLAB)

[1] C 번호 : Math.NET 라이브러리를 사용하여 방정식 시스템을 해결 // test solver in Math.NET var A = Matrix<double>.Build.DenseOfArray(new double[,] { {1, 1, 3}, {2, 0, 4}, {-1, 6, -1}

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(Fortran) lapack의 DSYEV를 사용하여 (정사각형) 행렬의 고유 값을 계산하려면 어떻게해야합니까?

DSYEV에서 가장 작은 고유 값을 찾고 싶습니다. DSYEV 코드에 무엇을 넣을 지 모르겠습니다. 내 행렬 A가 45x45이고 그 고유 값을 찾고 싶다고 말하십시오. 지금까지 내가 가진 : subroutine eigenvalues() implicit none real(kind=8),allocatable,dimension(:,:)::A real(kin

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유한 한 거리와 가장 가까운 거리

이 함수는 두 개의 무한한 선 사이의 가장 가까운 거리를 계산합니다. public static double GetClosestDistanceBetweenLines(Vector3 line1Point, Vector3 line1Vector, Vector3 line2Point, Vector3 line2Vector) { var u = line1V

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직사각형 행렬을 완성하여 여러 개의 정사각형 역전 식 조건부 행렬을 생성하십시오.

선형 행을 사용하여 직사각형 행렬이있는 경우 (게시물 하단의 첫 번째 관측에서 예상되는 수치 정보 참조) 그의 dimmension은 qxn이고 따라서 q<=n이고 나는 몇 가지 square invertible matrix T=[C;R]을 만들고 싶습니다. 여기에서 중요한 점은 행렬 T가 잘 조절되어야한다는 것입니다 (조건 수는 1에 가깝습니다). 그러나,

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SageMath 일 - <a href="http://doc.sagemath.org/html/en/reference/matrices/sage/matrix/matrix2.html#sage.matrix.matrix2.Matrix.echelon_form" rel="nofollow">document</a> (강조 광산)에 따르면 제대 양식을

을 포기하지 않을 echelon_form : 자기의 echelon_form(algorithm='default', cutoff=0, **kwds) 반환 쉴론 양식을. OUTPUT : 감소 행 제대 형태 자기, 불변 매트릭스. sage: A = Matrix([[1,0,3,1,2],[-1,3,0,-1,1],[2,1,7,2,5],[4,2,14,0,6]]) s