linear-algebra

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    나는 희박한 행렬을 할당 할 때이 page을 읽었습니다. 불행히도, 나는 그것을 이해하지 못한다. 누구든지 나를 도와 줄 수 있습니까? 예를 들어, Eigen에서 다음 10 x 8 스파 스 행렬을 어떻게 할당해야합니까? A (1,2) = 3; A (1,4) = 10; A (2,1) = 9; A (2,8) = 9; A (4,7) = 11; A (5,3) =

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    나는 다음을 수행하고, 수렴 할 때까지 반복하기 위해 노력하고있어 : 각 X 내가는 n x p이며, 그 중 r가있는 경우 samples이라는 r x n x p 배열에 있습니다. U은 n x n, V은 p x p입니다. (나는 matrix normal distribution의 MLE를 얻고있다.) 크기는 모두 잠재적으로 크다. 나는 적어도 r = 200, n

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    일부 C++ 코드에서 희소 콜레스트 분해를 수행하기 위해 최근에 Cholmod을 설치했습니다. I를 계산하기 위해 원했던 : I는 ( d^T . (A^-1 + B^-1)^-1 . d d는 벡터 ^T 전조 나타낸다 , A 및 B가 드문 드문 I는 다음과 같은 문제가있다)이 역행렬을 계산 부패를 사용하고자 B의 실제 역함수를 구한 다음 합계가 포함 된 솔루

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    최종 목표 : SSAS 큐브에서 가져온 실제 데이터와 기본 최소 제곱 회귀를 사용하는 최적 곡선이있는 산점도를 만듭니다. 본에서 , 내 MDX는 다음과 같습니다 당신이 볼 수 있듯이 SELECT NONEMPTY({[Measures].[Invoice Total]}) ON COLUMNS, NONEMPTY({ [Billed Date].[Date].ALLMEMB

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    큰 목록 집합에서 내 목록을 상당히 줄이는 방법을 결정하려고합니다. 지금은 약 3000 개의 위치 (x, y, z)를 가지고 있으며 기본적으로 서로 멀리 떨어져있는 위치를 유지하려고합니다 (2 야드 내에 100 개의 위치를 ​​유지할 필요가 없습니다. 반경). brute force 방법을 사용하고 말 그대로 3000^2 비교를하는 것 외에 다른 사람들이이

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    저는 open source project 루비로 쓰고 있습니다. 알고리즘이 을 사용해야하는 영역에 부딪혔습니다. 행렬을 축약 형으로 변환하는 보석을 찾고 있습니다. 기본적 단계의 (매우 상세한) 시리즈 다음 http://www.math.odu.edu/~bogacki/cgi-bin/lat.cgi?c=rref 이 require 'matrix' Matrix[[

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    나는 Enthought와 SciPy에 완전히 익숙하지 않으며 EPD Free 지원을 제안했다. MIT의 공개 강좌 웹 사이트를 통해 선형 대수학 강의를 시작했습니다. 무료 Matlab 대체품을 찾을 때 나는 SciPy/NumPy와 matplotlib를 최고의 대안으로 사용하도록 지시 받았다. SciPy 웹 사이트 자체는 Enthought를 Windows 용

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    나는 저를 위해 해결하기 위해 감도가 떨어지는 것을 원하는 6 개의 방정식을 가지고 있습니다. 그래서 저는 6x6 매트릭스의 계수를 만들고 다양한 값으로 채 웁니다. 그러나, 내가 이것을 끝내기 위해 작성한 코드는 읽기가 어렵고, 코드에 대한 독자에게 풀어주고 싶은 방정식에 대해서는 거의 알려지지 않았습니다. # Coefficients matrix # O

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    방정식 A * x = B를 계산할 때, A는 행렬이고 B는 벡터이고, x는 답 (미지) 벡터이다. 하드웨어 사양 : ... 왜 >> A=rand(5000); >> B=rand(5000,1); >> Agpu=gpuArray(A); >> Bgpu=gpuArray(B); >> tic;A\B;toc; Elapsed time is 1.382281

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    나는이 코드를 빠르게 할 수있는 빠른 방법이 있어야한다고 생각한다. 나는 대답이 here이라고 생각하지만, 나는 그 형식으로 내 문제를 일으키는 것처럼 보일 수 없다. 내가 해결하려고하는 근본적인 문제는 평행 및 수직 구성 요소의 관점에서 현명한 차이를 발견하고 이러한 차이에 대한 2 차원 히스토그램을 작성하는 것입니다. 루프의 n 이상 요소를 제거하기 때