저는 임의의 축을 중심으로 회전 각도에 따라 rodrigues의 공식을 회전하려고합니다. 내가 function norm(v) {
return Math.sqrt(v[0]*v[0] + v[1]*v[1] + v[2]*v[2]);
}
function normalize(v) {
var length = norm(v);
스칼라에서이 작업을 수행하는 효과적인 방법을 찾으려고합니다. 은 내가 RowMatrix과 BDM이 나는 크레타 함수의 곱 (행렬 곱셈) 내 접근 방식은 RowMatrix a의 행을 가져온 다음 Matrix로 변환 한 다음를 곱하는 것입니다 싶습니다 B와 나는 Matrix에 유형을 얻는 것을 시도하고있다 그러나 나는 분실된다. A.rows.map{case (
나는 LU 분해를 사용하여 Ax = b를 풀려고하는데, 어떻게 든 L * U를 곱하여 A를 얻을 수 없다. 코드와 결과는 다음과 같습니다. A = array([2,3,5,4]).reshape(2,2)
b = array([4,3])
P,L, U = lu(A)
그리고 L * U dot(L,U):
array([[ 5., 4.],
[ 2.,
큰 코드의 일부로 선형 프로그램을 해결해야합니다. 아래에 더미 번호가있는 부분을 포함 시켰습니다. 그러나 방금 Matlab을 사용하기 시작했는데 (그 전에 R 사용) 선형 최적화 함수 linprog가 최소화 문제를 해결한다는 문제에 직면했습니다. 내 것은 최대화 문제입니다. matlab에이 극대화 문제 계산이 할 수있는 방법이 있나요 (다른 함수, 또는 내
C (cblas.h)에 BLAS를 설치하고 사용하는 방법을 알고 있지만 Combinatorial BLAS (CombBLAS)를 사용하는 방법을 모르겠습니다. CentOS 6.5를 사용하고 있습니다. 여기 내가 내 서버에 성공적으로 설치 한 것입니다 : # yum groupinstall "Development Tools"
# yum install openm
내가 방정식 다음과 같은 시스템이이 특정 시스템에 대한 을, 나는 사소 솔루션 (들)에만 존재 함을 알고 p1 == p2이면, 이다. 그러나 일반적인 경우 Sympy를 사용하여 어떻게 확인할 수 있습니까? 다음과 같이 예를 들어 , 내 구현입니다 : 내가 설정 한 경우 이 from sympy import Matrix, symbols, pprint, lcm,
배열의 가장 큰 하위 집합 인 [0,1,4,5,6,8]은 xors가 0이 [0 , 1,4,5] 0^1^4^5 = 0 (여기서 ^는 xor이다). 나는 이것이 무차별 한 힘에 의해 기하 급수적으로 행해질 수 있다는 것을 알고 있지만, 나는 하한이 무엇인지, 그리고 그 시간에 어떤 알고리즘이 그것을 해결하는지 알고 싶다. Rational sieve 알고리즘을
저는 교육의 목적으로 Scilab을 배우고 있습니다. Gaussian Elimination을 다룰 때 Ax = b가됩니다. "A"는 선형 방정식의 계수가있는 행렬입니다. "x"는 변수가있는 벡터이고 "b"는 선형 시스템의 "솔루션"이있는 벡터입니다. 의가 가정하자 A는 : 10. - 7. 0.
- 3. 2.09 6.
5. - 1. 5