linear-algebra

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이 Strassen 알고리즘 구현의 속도를 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

Strassen 구현이 왜 느려지는지 알기 위해 고심하고 있습니다. 각 반복마다 메모리를 할당하지만, 적절하게 모두 해제합니다. 모든 할당이 고정 된 크기이기 때문에 int** multiply(int** a, int** b, int size) { int row,col,i,j; if(size == 1) { int** c = allocate(

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Vector.Multiply는 행렬의 오프셋 값을 무시합니다.

WPF 변환 클래스에 대한 나의 이해는 Matrix 클래스 represents a 3x3 row-major matrix of 2D homogenised coordinates where the final column is always(0,0,1)입니다. 이 디자인의 이유는 2x2 행렬을 사용하는 경우 벡터와는 별도로 변환하지 않고 변환을 회전, 크기 조정 및

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인텔 MKL은 Armadilo, Eigen 또는 Biltz ++를 지원합니까?

가 내 말은 :가 블리츠 ++과 같은 몇 가지 배열 않습니다 정의 할 수 있습니다 (I 비슷한 간단한 문법을 찾고, 필요 정확하게 일치 없습니다.) : Array<double, 3> A(NX,NY,NZ) 감사합니다. 나는 Armadilo, Eigen, Boost 및 Biltz ++가 과학 컴퓨팅을위한 최상의 선택이라고 들었습니다. 이 라이브러리를 인

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선형 방정식

사용자에게 4 가지 값을 묻는 프로그램이 있습니다. 는 그들은 : 에는 minIndex, MaxIndex, MINVALUE, MAXVALUE 나는 [에는 minIndex MaxIndex] 범위 내에서 주어진 인덱스의 값을 결정할 수 있도록하려면 . 인덱스의 범위는 항상 동일하지 않으므로 먼저 찾아서 그 값을 사용해야합니다. 예를 들어 내가 valueRang

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??? 정의되지 않은 함수 또는 메서드 'double'형식의 입력 인수에 대한 'det'및 특성 'full 3d real

for j=1:length(idf) dx = xf(1,j)- xv(1); dy = xf(2,j)- xv(2); d2 = dx^2 + dy^2; d = sqrt(d2); Z_est(:,j) = [d;atan2(dy,dx)-xv(3)]; S(:,:,j) = Hf(:,:,j) * pf(:,:,j) * Hf(:

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numpy의 거대한 행렬에 대한 연산

신경망을 학습하기 위해 212,243 × 2500의 조밀 한 행렬 phi과 y (212243) 및 w (2500)의 벡터가 있으며, numpy double의 배열. 내가 계산 노력하고있어 내 컴퓨터에 램이 6기가바이트 및 우분투 64에 스왑 16 기가 바이트가 w = dot(pinv(phi), y) # serialize w... r = dot(w, tr

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생성 긍정적 인 한정 매트릭스 8x8

차원 8x8 크기의 긍정적 인 한정 매트릭스 (A'*A)을 생성하려고합니다. 여기서 A는 1x8입니다. 많은 무작위로 생성 된 행렬 A에 대해 시도했지만 생성 할 수 없습니다. octave-3.6.1.exe:166> A= (rand(1,8)+rand(1,8)*1i); octave-3.6.1.exe:167> chol(A'*A); error: chol: i

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전력 방법 - 비 수렴 시스템

전력 패리티 (Power) 방법을 사용해야하는 위험 패리티 프로세스를 만들고 있는데, 이는 시스템의 고유 값을 찾는 반복 프로세스입니다. 목표는 투자 할 준비가 된 자산의 무게를 찾는 것입니다. 현재의 조건을 만족 않는 경우 내가 찾고 내가 파워 방법을 깨달을 필요가 그래서 각 자산의 무게를 생각하고 실현하기 위해 : SQR은 제곱근이 sqr((1/(N-1

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기초의 변경을 통해 불변 인 행렬 규범

나는 기초의 변화를 통해 불변 할 모체 규범을 찾고있다. 나는 Frobenius norm에 대해서만 알고 있습니다. Frobenius norm은 행렬의 고유 값의 함수로 표현 될 수 있기 때문에이 조건을 만족시킵니다. 그런 다른 규범이 있습니까? 그렇다면 그들의 기하학적 해석은 무엇입니까?

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코드 분석기 : INV 내가() 작업 matlab에의 INV을 사용하여 매트릭스 역을 계산하려고 할 때 느리고

부정확 : A = rand(10,10); b = rand(10,1); C = inv(A); D = C*b; 내가 마지막 행에 다음과 같은 경고를 얻을 : INV는 느리고 부정확하다. INV (A) * b에는 A \ b를 사용하고 b * INV (A)에는 b/A를 사용하십시오. 지금은 경고를하지 않는 A = rand(10,10); b = rand