I는 행렬의 전력을 획득하기 위해 다음 함수가 X^0 = 행렬, X = X^1; X^2 = X'X; X^3 = XX'X; X^4 = X 'X X'X ...... 나는 다음과 같은 기능을 시도 다음의 경우-else 문을 사용하지 않고이 기능을 다시 작성 import Numeric.Container
import Numeric.LinearAlgebra
mp
최소 스퀘어 근사법의 기하학적 해석은 정확히 이해할 수는 없었지만 할 수 없었습니다. 나는 링크를 따라 갔지만 열 공간이나 널 공간이 의미하는 바를 얻을 수 없었다. 누군가가 주제에 관한 정보를 제공하거나 관련 정보를 찾을 수있는 곳을 알려줄 수 있다면 도움이 될 것입니다. 감사 비트 주제 오프
동일한 위치 및 FOV에서 촬영 한 이미지 2 개와 방향 변경 만 (요, 피치, 롤) 한 경우, 기능 일치 알고리즘을 사용하여 식별 된 일치하는 픽셀을 사용하여 이미지의 FOV를 계산하려면 어떻게해야합니까? ? 각 이미지에서 일치하는 픽셀 집합이 동일한 단위 벡터에 비 프로젝트 (역 모델 - 뷰 - 투영 행렬에 의해 변형 된 픽셀 위치)를 가져야한다고 가정
시스템 AX = nBX가 있다고 가정합니다. 여기서 A와 B는 알려진 마트 행렬이고 X는 계수 행렬입니다. 저는 Chebyshev 다항식을 사용하여이를 풀고 있습니다. BC의 유 (-1) = 0 = U (1) 내가 뭐가 문제 첫 번째와 마지막 행렬 A의 행과 B. e=solve(A,B)
e[1]=0
e[-1]=0
x=solve(A,e)
의 B
저는 희소 복소 선형 시스템 Ax = b를 푸는 데 관심이 있습니다. 여기서 A는 복소수의 정사각형 행렬이고 b는 복소수 벡터입니다. 내가 Eigen 의 정신 STH (설치 및 사용의 용이성에 대한) 템플릿되는 이러한 라이브러리를하고자 가능하면 나는 아이겐을 체크 아웃하지만, 나는 그것을 같이 생각하지 않습니다 복잡한 행렬을 사용하여 선형 방정식을 푸는 것
선형 시스템을 해결하려고합니다 Ax=b 여기서 A은 3x3 대칭 양수입니다. 비록 규모가 작지만, 나는 다른 A 수백만 번 반복해야 할 것입니다. 따라서 효율은 여전히 중요합니다. 선형 시스템 (C++, Eigen을 통해)을위한 많은 해결사가 있습니다. 저는 개인적으로 다음을 선호합니다 : HouseholderQr().solve() 및 llt().sol
내가 SQRT 함수를 피할 반사 알고리즘을 원했고, 이것이다 : Vector3D.prototype.reflectOver = function(vectorToReflectOver){ //return a reflected vector
var t = (vectorToReflectOver.dot(vectorToReflectOver))/(this.dot(ve
변환 행렬을 사용하여 임의의 점을 중심으로 점을 회전시키고 싶습니다. 그래서 방정식은 다음과 같습니다 p'x = cos(theta) * (px-ox) - sin(theta) * (py-oy) + ox
p'y = sin(theta) * (px-ox) + cos(theta) * (py-oy) + oy
하지만 매트릭스 변환의 형태로 재 작성하려면, (C =
선형 방정식 AX = B의 시스템을 풀고 싶습니다. 여기서 A는 희소하고 양수입니다. B는 열 벡터가 아니라 행렬입니다. 그래서 여러 선형의 방정식을 여러개의 우변으로 풀어야합니다. Matlab에서 이것을 위해 어떻게 공액 그래디언트를 사용할 수 있습니까? I 열에 벡터 B.