matrix

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.NET/C# 용 좋은 (잘 테스트 된, 완벽한 기능을 갖춘 이상적인 인터페이스가있는) 매트릭스 라이브러리를 찾고 있습니다. 내 주요 요구 사항은 여기가 무료 여야한다는 것이며 (이 경우 오픈 소스인지 여부는 특히 신경 쓰지 않습니다.) sparse matrix 작업을 지원하는 것이 좋습니다. 필수 요건은 모든 기본 동작 (예 : 곱셈, 전치, 역변환)뿐만

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어떤 것이 더 빠르고/더 안정합니까? 행렬을 뒤집거나 여러 개의 오른쪽이있는 3 개의 선형 방정식 시스템을 해결합니까?

난 I 각 재귀 라운드 해결있어 두 방정식 가지고 X = A - 반전 (B)을 * Y * INV (B) X = X + A '*의 반전 (B) * A, I가 이러한 방식으로 문제 해결 : C의 =의 반전 (B) Y < => BC = Y를, C. D = C INV (B) < => DB = C < = 해결 > B'D '= C', D' E = inv (B) * A

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파스칼에서 행렬 연산을 구현하는 방법은 무엇입니까?

매트릭스를 사용하여 연산을 구현해야하며 매트릭스의 크기는 가변적이어야합니다. 내가 생각 해낸 유일한 해결책은 연결리스트를 사용하는 것입니다 [pointer to this row, pointer to another row] -> [element 1,1; link to another element] -> [element 1,2, link to another e

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스파 스 수치 데이터 (예 : 역 색인) - 모든 규칙은 무엇입니까?

희소 숫자 데이터 (예 : 검색 엔진의 역 색인/용어를 문서 행렬로 저장)을 저장하고 액세스하는 허용 된 방법이 있습니까? RDBMS는 이러한 종류의 데이터에는 적합하지 않지만 디스크에 저장되고 서버로 실행되는 등의 데이터베이스에 저장하는 것이 좋습니다. 이러한 종류의 문제 (이러한 종류의 모델을 지원할 수있는 기존 데이터베이스와 같은)에 대한 해결책이 있

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연속 측정을위한 버퍼 매트릭스 만들기

MATLAB에서 프로그래밍을 시작할 때 버퍼 매트릭스 생성에 문제가 있습니다. 다음 작업을 수행하려고합니다. 웹캠에서 이미지를 연속적으로 얻고 분할 한 후에 움직이는 표적의 중심을 얻습니다. 처리를 위해 중심 데이터를 저장해야하지만 너무 많은 메모리를 차지하지는 않습니다. 예를 들어 내가 시간이 t=inf이라면 원형 버퍼와 같은 매트릭스에 10 개의 데이터

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는 MATLAB에서,

가정하자 빠르고 벡터화 방식으로 마지막 제로가 아닌 인덱스의 벡터로 진 매트릭스를 켜기 전 요소가 0 또는 1 은 어떻게받을 수 있나요 매트릭스,을 가지고 더 빠른 벡터화 된 방식으로 각 열의 마지막 0이 아닌 요소의 인덱스 벡터? 나는 [B, I] = max(cumsum(A)); 할 및 I를 사용하지만, 더 빠른 방법이 있을까? (저는 cumsum이 0과

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m * n 행렬의 동일성

두 개의 행렬이 동일하지 않게 만드는 두 개의 m * n 행렬과 더 중요한 [i] [j] 색인 (또는 인덱스)의 동등성을 검사하는 가장 효율적인 방법은 무엇입니까? 제 경우에 'm'은 상대적으로 작고 (< = 4) n은 비교적 큽니다 (< = 512). 문제점의 배경 : 응용 프로그램에 대한 활성 대기 설정이 있습니다. 상태 변경을 유발하는 이벤트가 발생할

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C++에 대한 권장 사항 대상 카메라가있는 3d 벡터/매트릭스 라이브러리

나는 매우 간단한 3D 입자 소프트웨어 렌더링 시스템을 작성하고 있지만 입자 시스템과 래스터 라이저를 코딩하는 데만 관심이있어 내가 찾고있는 것은 3D 입자 좌표에서 카메라를 거쳐 화면 좌표로 이동하는 등 가장 쉬운 방법은 가변 FOV와 같은 기능을 사용하고 카메라를 대상으로합니다. 포인트 간 거리, 경계 용적 등과 같은 추가 기능은 보너스이지만 사용하기

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Haskell의 행 목록으로 주어진 행렬의 첫 번째 열

[[1,2,3], [4,5,6]] 행 목록으로 주어진 행렬을 가지고 있다면, 첫 번째 열 [1,4]. 나는 Haskell에서 절대 초보자이며 중첩 목록을 다루는 방법조차 모른다.

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LAPACK/BLAS에 Fortran 서브 루틴이 있습니까? 아니면 LDL 분해를 계산할 다른 곳이 있습니까?

제목에서 말했듯이, 나는 양의 명확한 행렬 A에 대해 콜레 스키 LDL 분해를 형성해야합니다 (일반 콜레 스키와 마찬가지로, L의 대각선 1 개, 대각선 행렬입니다). 나는 Lapack에서 단 하나의 함수를 발견했다. 그러나 행렬 A는 tridiagonal이어야한다고 말한다. lapack과 같은 일부 무료 서브 루틴 라이브러리에서 그런 기능을 수행하는 기능