linear-algebra

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숫자 안정성을 유지하면서 대형 스파 스 매트릭스에서 행렬 연산을 수행하는 라이브러리를 찾고 있습니다. 행렬은 1000+가 1000+가 될 것이고 행렬의 값은 0과 1000 사이가 될 것입니다. 그래서 인덱스 계산법 알고리즘 (en.wikipedia.org/wiki/Index_calculus_algorithm)을 수행하여 (희소) 행 벡터를 생성 할 것입니다

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비용을 최적화하기 위해 파란색 상자에 빨간색 상자를 포장하는 것은 어렵습니다.

주로 포장 문제입니다. 크기가 r1부터 r8까지 다양한 크기의 빨간색 상자가 20 개 (각 크기의 배수가 여러 개있을 수 있음) 있다고 가정합니다. B1, B2 및 B3의 3 가지 크기로 제공되는 파란색 포장 상자를 사용하여 출하됩니다. 무게와 상관없이, 파란색 상자 b1의 배송비는 비용 1, 파란색 상자 b2, 비용 2 및 파란색 상자 b3은 비용 3입니

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선형 시스템의 효율적인 솔루션 Ax = b 상수 항이 하나만 변할 때

상수 항이 몇 개만 변할 때 큰 선형 방정식 시스템을 어떻게 효율적으로 풀 수 있습니까? 예 : 현재 Ax = b 시스템이 있습니다. A의 역함수를 한 번 계산하여 행렬에 저장하고 b에있는 모든 항목 업데이트가 x를 다시 계산하기 위해 행렬 - 벡터 곱셈 A^-1 (b)를 수행 할 때마다. 두 개의 엔트리 만 b에서 업데이트되므로 비효율적입니다. A-1이

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파이썬에서 희소 행렬에 대한 일반화 된 고유 값 계산

매우 희소 한 행렬에 대한 일반화 된 고유 값 문제를 해결하고 메모리 문제로 실행하려면 scipy.sparse.linalg.eigsh를 사용하고 있습니다. 행렬은 1 백만 행/열을 갖는 정사각형 행렬이지만 각 행에는 약 25 개의 0이 아닌 항목 만 있습니다. 전체 행렬을 메모리로 읽어 들이지 않고 문제를 해결할 수있는 방법이 있습니까? 즉 한 번에 메모리

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두 UIView 각각에서 세 지점에서 CGAffineTransform 값을 계산 하시겠습니까?

두 개의 UIView이 있는데, 각각은 객체의 시각적 표현을 포함합니다. 각 UIView에 3 개의 CGPoint이 있으며 해당 객체의 같은 위치에 해당합니다. 이러한 뷰 중 하나에 변형을 적용하여 세 뷰가 다른 뷰의 해당 점과 완벽하게 일직선이되도록해야합니다. 스케일링, 회전 및 변환, 즉 아핀 변환을 처리해야하며 이러한 변환에 대한 매개 변수를 계산하는

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세계를 객체 좌표로 변환

iPhone 자이로 스코프는 기준 자세에 상대적인 회전 데이터를 수신하며 변경되지 않습니다 (곱 해준 경우 제외). iPhone 카메라를 사용하여 벽을 마주 보게하고 왼쪽으로 45도 회전합니다 (roll += PI/4). 이제 휴대 전화를 천장쪽으로 들어 올리면 좌표 공간이 고정되어 있기 때문에 요와 피치가 모두 바뀝니다 (세계 좌표 공간은 휴대 전화로 움

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numpy를 사용한 선형 방정식에 대한 0이 아닌 해답

Numpy로 방정식을 계산하는 방법은? r1 = r1 * 0.03 + r2 * 0.88 + r3 * 0.2425 + r4 * 0.03 + r5 * 0.03 r2 = r1 * 0.455 + r2 * 0.03 + r3 * 0.2425 + r4 * 0.03 + r5 * 0.88 r3 = r1 * 0.455 + r2 * 0.03 + r3 * 0.03 + r4

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재귀 선형 시스템 반전 - 거대한 오류 (정밀도)

Ax = b 유형 선형 시스템 - 여기서 A는 상 삼각 행렬입니다. 다음과 같이 (A)의 구조가 정의된다 : A의 comp.Amat <- function(i,j,prob) ifelse(i > j, 0, dbinom(x=i, size=j, prob=prob)) prob <- 1/4 A <- outer(1:50, 1:50 , FUN=func

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Matlab에서 Cramer 규칙을 어떻게 사용해야합니까?

두 행렬 간의 관계는 Ax=B입니다. 크레이머의 규칙을 사용하여 x을 어떻게 찾을 수 있습니까? A=[521 202 -176 612;-761 41 -655 712;314 102 -234 891;612 291 209 -318] B=[718;408;215;356]

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MATLAB : 선형 시스템 모듈로 m을 해결하는 방법

방정식이 실제로 일치하는 경우 선형 시스템을 해결하는 데 사용할 수있는 기능이 누구인지 알고 있습니까? m? 욕망 이 상황 can be found here에서 가우스 소거법을 수행하는 방법에 대한 설명이 "A X와 b 합동"되는 값 x에 대한 선형 시스템 (A X = B)을 해결할 수 있지만 I는 바라고 직접 MATLAB을 사용하려고 시도하는 것이 아닙니다