M은 N을 매우 쉽게 관리 할 수있는 MxN 행렬 X입니다. 행렬은 Wikipedia라는 용어 - 문서 코퍼스 형식입니다. 나는 계산할 필요가있다 : X.dot(X.T)
결과 (치수 MxM)는 메모리에 맞지만 매트릭스 X는 알 수 없다. X 배치의 열을 반복하여 가장 잘 계산하려면 어떻게해야합니까? 코퍼스를 파일로 저장하고 각 문서 (예 : X 열)를
자바에서 inveres와 determinants 계산과 같은 여러 행렬 수정을 수행하는 응용 프로그램을 만들려고합니다. 이제 응용 프로그램이 행렬의 고유 값과 고유 벡터를 계산할 수있는 옵션도 포함하고 싶습니다. 고유치를 계산 만 '고체'방법 이후 내 기술에 의해, 주어진 특성 식을 사용하는 것이다 : A는 NXN 행렬과 λ 실수이다 det(A-λI) =
x = b, 여기서 은 대칭 긍정적 인 준결승 행렬입니다. 이는 콜레 스키 분해를 사용하여 효율적으로 구현할 수 있습니다. 행렬은 최소한 25000 x 25000 크기를 가지므로 메모리를 낭비 할 수 없습니다. cholfact!(A, :U, pivot = true)
비교 F = cholfact(A, :U, pivot = true)
이 메모리의 기가
이 사운드 파일을 사용하여 : http://www.ism.ac.jp/~shiro/research/sounds/RSM/X_rsm2.wav 내가 MATLAB 내가 뭘하는 .wav 파일 (16kHz의, 7 초를 읽는 것입니다 에 코 세라에서 앤드류 응의 기계 학습 프리젠 테이션 (https://class.coursera.org/ml-005/lecture)을 재현
누구나 lisp에 대한 효율적이고 신뢰성있는 선형 대수 라이브러리를 알고 있습니까? 나는 조금 봤지만 뭘 찾았는지에 만족하지 못했습니다. 예측 알고리즘 개발을 위해 행렬 연산을 수행해야합니다. 나는 한동안 옥타브/matalab을 사용 해왔고 lisp에게 그 탄을 줄 가치가 있는지 궁금합니다. lisp이 행렬 연산에 적합하지 않다고 생각하십니까? 감사합니다,
1. A \ b와 linsolve (A, b)의 차이점은 무엇입니까 (다른 알고리즘입니까?)? 2. A * x = b와 A '* A * x = A'* b를 구하는 차이점은 무엇입니까? 번째 등식은 간다 Least squares approximation 단순 매트랩 테스트 코드 : I 발견 A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]
b=[1;2;3]
x1=
Armadillo에 내장 된 선형 솔버에 대해 비교적 간단한 질문이 있습니다. 저는 C++에 대해 상대적으로 신참 적이지만 다른 언어로 코딩 경험이 있습니다. 나는 aradillo 함수 (A, b)를 사용하여 연속적인 선형화에 의한 유체 유동 문제를 풀고 각 반복에서 해를 구한다. 내가 겪고있는 문제는 매트릭스가 매우 열악하다는 것입니다. 행렬식은 10^-
다항식 행렬의 역행렬 계산 : 수치 L (k,m) = A2 k2 + A1 k + A0 - m B 난 (B를 A2, A1, A0 등) 행렬을하고 싶은 것은 계산하기 매번 역행렬을 계산하지 않고 주어진 조합 (k,m)에 대해 L-1에 대한 L-1을 평가할 수있는 계수 행렬을 만듭니다. 누군가가 알고리즘/조작 의이 유형에 대한 올바른 방향으로 나를 가리킬 수 있
다른 큰 크기의 벡터가 있고 그 값은 0과 1 사이입니다. 10 진수로 변경 될 요소의 인덱스를 저장하고 싶습니다. 작은 예를 들어, i={2,4,5}
당신이 날은 그것을 할 수있는 방법을 알려 주시기 바랍니다 것처럼 V=[0.02,0.1,0.4,0.0054,0.05];
지금이의 ouptput가해야 가정 해 봅시다?