linear-algebra

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    최적화 된 부스트 uBLAS 라이브러리를 사용하기 위해 자신의 벡터 대수 코드를 변환 중입니다. 그러나 SymmetricMatrix-SparseVector 곱셈을 할려고 할 때, 내 구현보다 약 4 배 느린 것으로 나타났습니다. 벡터 크기는 일반적으로 약 0-500이며 약 70-80 % 항목은 0입니다. 여기 내 코드 sparseVectorIndexes 입

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    내 데이터 샘플 (차원 N의 N 샘플)의 고유 벡터/값을 계산할 수 있었고 치수를 3로 줄이고 싶습니다. 올바른 값을 선택해야합니다. 처음 3 개의 고유 벡터 (가장 큰 고유 값을 가짐). 3 개의 PC와 새로운 샘플 (원래 3 차원으로 만 보임)의 관찰 결과 (원래 기준). 어떻게 M-3 다른 값이 될지 예측할 수 있습니까?

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    저는 현재 작은 행렬과 벡터에 선형 대수를 할당하는 알고리즘을 구현하고 있습니다. 코드가 빠르지 만, CPU 대신 gpgpu에서 구현하는 것이 타당한 지 궁금합니다. 전처리 단계로 gpu 메모리에 대부분의 행렬과 벡터를 저장할 수 있으며, 프로파일에 곱셈 알고리즘, 알고리즘이 있습니다. 알고리즘은 gpu에서 편한 방법입니다. 하지만 지금은 내 질문에 대한

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    내가 선형 대수학을 배우고 (최근에 시작)과 나는이 에 대해 읽을 수있는 (당신에게 SVD를

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    numpy은 내부 및 외부 벡터 제품, 벡터 - 행렬 곱셈 등의 경우에 여러 개의 코어 (인텔 하드웨어에서)를 사용하는 것과 관련하여 최첨단 기술이 무엇입니까? 필요하다면 numpy을 재구성 해줘서 기쁩니다. 그러나이 시점에서 코드를 변경하지 않고 작업을 빠르게 할 수있는 방법을 모색 중입니다. 참고로 , 내 다음, 나는 두 개 이상의 코어를 사용하는 nu

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    스파 스 매트릭스를 해결하기 위해 C++에서 umfpack을 사용하고 있습니다. [UMFPACK PIVOT TOLERANCE] 매개 변수가 설정된 위치를 찾는 데 문제가 있습니다. 아무도이 제어 매개 변수를 설정하는 방법을 알고 있습니까? 내 현재 코드는 umf::symbolic_type<double> Symbolic; umf::numeric_type<d

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    나는 이것을 분명히 설명 할 수 있기를 희망한다. 3D에서 원에 가장 가까운 점을 계산하려고합니다. 다음 해결책을 찾았습니다. http://www.geometrictools.com/Documentation/DistancePoint3Circle3.pdf 내 코드가 아래에 있습니다 (루아로 작성되었습니다). 주된 문제는 프로젝션 Q가 올바르지 않거나 정확하게

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    큐브/경계 상자의 내부 또는 외부에있는 경우 테스트해야하는 개체를 추적 중입니다. 외부에있는 경우, 큐브 평면 중 하나의 점을 계산하기 위해 광선 - 평면 교차를합니다. 광선은 상자의 중심에서 시작하여 객체를 가리 킵니다. 비행기는 큐브를 구성하는 6 중 하나입니다. 필자가 피하고자하는 바는 6면 모두의 모든면에서 광선 평면 교차를 테스트하고 있다는 것입니

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    대부분의 응용 프로그램에서 (특히 통계적으로) thin SVD이면 충분합니다. 그러나 경우에 따라 행렬의 영 공간 (및 공역)의 직교를 얻기 위해 전체 SVD가 필요합니다. R의 svd()는 얇은 버전 만 반환합니다. 정식 버전을 제작할 수 있습니까? 대안이 있습니까?

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    Ruby에서 사용할 수있는 희소 행렬 라이브러리를 찾고 있습니다. 현재 "gsl"보석에서 제공하는 GNU Scientific Library bindings을 사용하고 있지만, 전용 스파 스 매트릭스 라이브러리를 사용하면 응용 프로그램이 더 최적화됩니다. linalg 및 NArray 라이브러리를 조사했습니다. 이 세 라이브러리 중 어느 것도 스파 스 매트릭스