다음과 같이 행렬을 뒤집을 수 있다는 것을 알고 있습니다 : A.I, A ** - 1 in Python, 그리고 나는 차이점이 있는지 궁금합니다. 내가 묻는 이유는 높은 정확도를 위해 mpmath을 사용하려고 생각하고 ** - 1 구현 만 지원한다는 것입니다. .I이 **-1에 대한 속기 인 경우 내가 궁금하거나 np.linalg.inv 또는 다른 함수를
Ax = b 유형의 간단한 최소 제곱을 풀려고합니다. C++ 고유 라이브러리는 이것에 관한 몇 가지 기능을 제공합니다. 여기에 어떤 종류의 솔루션을 보았습니다 : Solving system Ax=b in linear least squares fashion with complex elements and lower-triangular square A matri
특정 데이터 세트에 가장 적합한 직선을 수행하고 있습니다. 나는 정상적인 형태의 직선을 사용하고있다. 점 (x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)의 집합이 있다고 가정합니다. 직선의 정규형이 x * cos (theta) + y * sin (theta) = r이라고 가정합니다. 그래서 내 경우에는 내가 방정식의 다음과 같은 설정
나는 유형의 문제를 해결하기 위해 찾고 있어요 : x 스칼라 (고유)입니다 Aw = xBw는, w는 고유 벡터이며, A 및 B가 동일한 차원의 대칭, 정사각형 NumPy와 매트릭스됩니다. A 및 B이 d x d 인 경우 d x/w 쌍을 찾을 수 있어야합니다. 어떻게 이것을 numpy로 해결할 수 있을까요? 나는 Scipy 문서를보고 있었고, 내가 원하는 것
어제 스터디 그룹과 공유 한 코드는 다음과 같습니다. https://gist.github.com/natemurthy/019e49e6f5f0d1be8719. $ scala -J"-Xmx4G" map
을 4 개 별도의 테스트를 위해 다음과 같은 결과를 얻을 : 컴파일 후, 나는 다음과 같은 힙 PARAMS와 map.scala을 실행 // (1L to 200
현재 두꺼운 폴리선 그리기 프로젝트를 진행 중이고 OpenGL에서 보간법을 사용하고 있습니다. 나는 필요한 모든 포인트를 계산할 수 있었지만 포인트를 두 개 더 뽑을 필요가있다. 한 지점을 두 지점을 연결하는 선에 직각으로 변환해야합니다. 아래의 스케치는 포인트가 무엇인지 보여줍니다. 점 L은 AB와 직각으로 L과 nJ 사이의 거리로 변환됩니다 (B는 중심
휴대 기기 또는 태블릿의 자이로 스코프를 통해 입체지도 파노라마의 회전을 제어하는 작은 앱을 개발하고 있습니다. 나는 마침내 그것을 대략 가지고있다. 내 해결책은 자이로 스코프에서 오는 오일러 각을 회전 행렬로 변환하고 다양한 행렬을 통해 그 행렬을 전달하는 것이 었습니다. 이제이 작업을 수행 했으므로 애니메이션을 부드럽게 처리하려고합니다. 배열에서 회
나는 매트릭스 클래스를 만들어 내가 전위하는 방법을 구현하고 싶습니다 : 문제는 (클래스가 사용하는 새로운 매트릭스를 할당하지 않고 정사각형이 아닌 행렬의 전치 방법을 구현하는 방법입니다 template<typename T>
void Matrix<T>::Transpose()
{
// for square matrices
if(this->
PCA는 SVD 및 EIG를 사용하여 계산할 수 있지만 SVD는 더 안정적이라고 간주됩니다 (성숙한 기계 학습 프로젝트에서는 더 자주 사용되는 것 같습니다). 그래서 메모리 사용 및 성능 측면에서이 두 가지 방법을 비교해야하며 왜 그 중 하나가 더 안정적인지 증명해야합니다. 여기 QR 방법과 자코비 회전 방법에 관한 SVD 계산 방법에 대해서는 나와 있지만