행렬의 역행렬 계산이 필요한 최적화 알고리즘을 실행 중입니다. 알고리즘의 목표는 행렬 A에서 음의 값을 제거하고 새로운 행렬 B를 얻는 것입니다. 기본적으로 동일한 크기의 알려진 정사각형 행렬 B와 C로 시작합니다. A = B^-1 * C 또는 매트랩 : A = B\C;
난 같다 행렬 A를 계산함으로써 시작할 Matlab에서 B\C이보다 정확하다고 말했
차원이 100000 * 100000 인 두 개의 희소 행렬 A (친화 행렬)와 D (대각 행렬)가 있습니다. 라플라시안 행렬 L = D^(- 1/2) * A * D^(- 1/2)를 계산해야합니다. 스파 스 매트릭스에 scipy CSR 형식을 사용하고 있습니다. 스파 스 매트릭스의 역함수를 찾는 방법을 찾지 못했습니다. 스파 스 매트릭스의 L과 역행렬을 찾는
행렬 및 벡터 곱셈이 필요한 알고리즘을 C로 작성했습니다. I는 매트릭스를 가지고 Q (W X W) 행렬 자체 갖는 벡터 J (1 x 폭)의 전치를 승산과 가산함으로써 생성되는은 I가 사용하여 스케일링 스칼라 . Q = [(J^T) * J + aI]. I는 벡터 M 얻을 벡터 G와 Q의 역수를 곱해야한다. M = (Q^(- 1)) * G. 내 알고리즘을 개
해결 방법을 찾을 수없는 문제가 하나 있습니다. 하나의 알려진 행렬의 역함수와 몇 가지 계산을해야합니다. Matrix homography=
1.1688, 0.23, 62.2,
-0.013,1.225, -6.29,
0, 0, 1,
한 다음 : Mat homoInv=homography.inv();
매트릭스의 내용은 다음과 같습니다 이미 mat
역함수와 많은 함수로 이미지를 처리하고 싶습니다. 코드를 빠르게 실행하려면 3 가지 변환 방법 중 빠른 방법을 제안 할 수 있습니까? 최적의 피벗 요소 double cvInvert(const CvArr* src, CvArr* dst, int method=CV_LU)
CV_LU 가우스 제거는 양 대칭 정의 행렬 CV_SVD 특이 값 분해 (SVD)에있어서
Numpy/Scipy를 사용하여 20k 행렬을 반전시킵니다. 속도가 느립니다. (1) M_inv = M.I
(2) Ident = np.Identity(len(M))
M_inv = scipy.linalg.solve(M, Ident)
(3) M_inv = scipy.linglg.inv(M)
을하지만, 어떤 속도 향상을 보지 못했다 : 나는
수치 계산을위한 파이썬 코드의 일부로, 다소 큰 (희소) 행렬 (~ 100x100)을 여러 번 뒤집어 야합니다. 프로그램을 빠르게하고 싶습니다. 그리고 나에게 제안 된 방법 중 하나는 행렬 반전 단계에서 C로 서브 루틴을 호출하는 것입니다. 이 작업을 위해 효율적이고 잘 테스트 된 C 루틴이 있습니까? 감사합니다.
암호화 alogritm을 함께 넣으려고하고 있지만 다음과 같은 문제에 갇혀 있고 이것조차 모르거나 그렇지 않다는 것을 알지 못합니다! 문제 : I가 16 바이트가 매트릭스는 [16, 16] 행렬 승산하고, 그 결과는 16 바이트 행렬한다. 그러면 역행렬에 결과 행렬을 곱해야합니다. 여기서는 알고리즘 데이터 시트에 따라 원본 16 바이트 행렬을 가져와야한다고