복잡한 값을 포함 할 수있는 2x2 행렬의 singular value decomposition을 계산하는 방법을 보여주는 예제 코드를 찾고있었습니다. 예를 들어, 사용자 입력 행렬을 "복구"하여 단일화하는 것이 유용합니다. u, s, v = svd(m)을 입력 한 다음 제품에서 s 부분을 생략하십시오 : repaired = u * v.
밀도가 높은 비대칭 행렬 A의 고유 값을 계산하고 있습니다. 그 목적을 위해 먼저 xGEHRD 및 xHSEQR Lapack 루틴을 사용하여 먼저 헤센 버그 형식의 A를 계산 한 다음 얻은 행렬의 고유 값을 계산합니다. 두 루틴 모두 LWORK 매개 변수가 필요하며 두 매개 변수 모두 최적 값을 계산하는 메커니즘을 제공합니다. 이 매개 변수는 버퍼 기술의 내
현재 게임을 프로그래밍 중이며 도움을 많이 주시면 감사하겠습니다. 요점을 바로 이해할 것입니다 : 유한 선의 점을 원 원 (0, 0)으로 변환하는 데 사용할 수있는 공식은 무엇입니까? 예 : Matrix A contains points: (0, 2), (1, 2), (2, 2), (3, 2)
Matrix T is the standard trans
저는 기계 학습에 익숙하지 않지만 아주 새로운 것은 아니지만 K- 평균 클러스터링과 인공 신경망 및 베이지안 추론과 같은 간단한 것들을 알고 있습니다. 기계 학습을 좀 더 자세히 배우고 싶기 때문에 "기계 학습 : 확률 론적 관점"을 읽기 시작했으며 "Gaussian Processes"장을 시작하기 전에는 아무런 문제가 없었습니다. 그리고 거기에서 많은 고
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
Tomas Moller의 삼각 삼각형 교차 테스트 (http://fileadmin.cs.lth.se/cs/Personal/Tomas_Akenine-Moller/pubs/tritri.pdf)를 구현하려고합니다. 현재 삼각형 정점 중 하나에서 다른 삼각형이있는 평면까지의 거리가 0이 아니며 모든 거리가 같은 부호를 갖는 모든 경우를 필터링하는 것까지입니다. 내
미리 감사드립니다. PCA를 사용하여 원래 데이터 세트에서 일부 중복되거나 선형 종속적 인 피처/치수 (예 : km 및 인치 피쳐)를 제거하는 것으로 알려져 있습니다. 게다가, descend-order의 고유 값은 새로운 직교 공간에서 어떤 새로운 특징/차원이 가장 중요하거나 가장 중요한지를 알려주는 가중치 역할을합니다. 그러나 고유 값은 원래 데이터 세트