linear-algebra

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    선형 시스템을 해결하는이 함수를 수행하려고하면 A = x 삼각형 행렬, 선형 독립 행렬 및 단 하나의 해가됩니다. 그러나 결과는 항상 0 0 0 0 ... ... 나는 합계의 인쇄했고, 항상뿐만 아니라 0 보여줍니다 #include <iostream> using namespace std; void solve(int n, float a[][MAX], f

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    주기적인 경계 조건의 2D 배열에 대한 분산 공분산 행렬에 대한 콜레 스키 분해를 수행하기 위해 특정 매개 변수 조합에서 항상 LinAlgError: Matrix is not positive definite - Cholesky decomposition cannot be computed을 얻습니다. 잠재적 singularies을 제거하는 sigma = 3.

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    나는 clapack을 사용하여 선형 방정식 시스템을 풀려고합니다. 다음과 같이 내 코드는 다음과 같습니다 this question의 요청으로 //ATTENTION: matrix in column-major double A[3*3]={ 2.0, -1.0, 0.0, 0.0, 2.0, -1.0, 0.0, 0.0, 2.0}, b[3

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    필자는 대칭 스파 스 매트릭스를 해결하기 위해 CUSP 공액 그라디언트 방법을 사용합니다. 그리고 왜 그것이 모으지 않는지 나는 모른다. 내가 사용하는 행렬의 크기는 그렇게 크지 않습니다 (1K에서 100K). 동일한 선형 시스템이 MKL에 의해 쉽게 해결되므로 매트릭스가 열악하지 않습니다. 그러나 나는 예비 상태를 추가했지만, 그것은 어떤 결과를 제공하지

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    I 자코비 방법 용으로 작성된 다음과 같은 기능을 가지고 나는 업데이트 x(1:j-1)을 얻을 필요하지만 방법이 확실하지 오전 알고 function [ x,iter] = jacobi(A,b,tol,maxit) %jacobi iterations % x=zeros(size(b)); [n,m]=size(A); i=1; iter=maxit;

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    CUDA GPU 2D 매트릭스를 정의하고 액세스하는 간단한 방법이 있습니까? 같은 것 M[i][j]. 이미 일부 라이브러리가 있습니까?

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    Fitzgibbon, Pilu 및 Fisher (Halir 및 Flusser의 개선)가 개발 한 직접 최소 제곱 타원 피팅 알고리즘의 정규화 및 "비 표준화"단계를 이해하려고합니다. 수정 됨 : 이론에 대한 자세한 내용이 추가되었습니다. 혼란이 유래하는 고유치 문제입니까? 짧은 이론 : 타원은 암시 적 2 차 다항식 (일반 코닉 식)에 의해 표현된다 : 여

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    Breeze 선형 대수 패키지 (https://github.com/scalanlp/breeze)와 GF2 필드를 나타내는 내 자신의 데이터 형식을 사용하여 허밍 코딩을 구현하려고합니다. 다음 import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ import breeze.storage._ import scala.refle

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    Ax = b를 풀어야합니다. 결정된 시스템에서 해결할 파이썬 라이브러리/결정된 방정식 시스템은 다르다고 나는 믿는다. python에서 행렬의 종속 행/열을 제거하여 행렬의 계급에서 적절하게 방정식을 풀 수있는 라이브러리 함수가 있습니까

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    나는라는 파일 test1.sage이 : 나는 .sage가 나에게이 임의 영 행렬을주는 파일을 실행하면 test1.sage: M = Matrix([[1,2,3],[4,5,6]]) R = 1/2*M print R print M %run test1.sage [1 2 3] [4 5 6] [0 0 0] [0