긴 코드에 사과드립니다. 이것은 내가 줄일 수있는 한도 내입니다. #include <QtGui/QApplication>
#include <QtGui/QWidget>
#include <QtGui/QImage>
#include <QtGui/QPainter>
#include <vector>
using namespace std;
class View
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
파이썬 용 윌슨의 스펙트럼 밀도 인수 분해 알고리즘 [1]을 구현하려고합니다. 알고리즘은 [QxQ] 행렬 함수를 그것의 제곱근으로 반복적으로 인수 분해합니다 (이는 스펙트럼 밀도 행렬에 대한 Newton-Raphson 제곱근 파인더의 확장입니다). 문제는 내 구현이 크기가 45x45 이하인 행렬에만 수렴한다는 것입니다. 따라서 20 회 반복 한 결과 행렬의
내가 읽고 있어요 적외선 샤프 거리 센서 : 읽기와 http://www.robofun.ro/senzori/infrarosu/senzor_sharp_%20GP2D120XJ00F 나는 벽, 아주 간단한지도를 따라 로봇을 직접 쓰기 위해 서보을 지휘하고 있습니다 암호. 내가 겪고있는 문제는 센서 판독 값이 꺼져 있고 liniar가 작동하지 않는다는 것입니다. 다
많은 수치 알고리즘은 32/64 비트 부동 소수점에서 실행되는 경향이 있습니다. 그러나 저밀도 (전력 소모가 적은) 보조 프로세서에 액세스 할 수 있다면 어떨까요? 그런 다음 어떻게 수치 알고리즘에 활용할 수 있습니까? 누구든지이 문제를 해결할 수있는 좋은 책/기사를 알고 있습니까? 감사합니다.
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
벡터 v가 주어지면 변수 sum_v에 해당 요소의 합계를 추적하고자합니다. 벡터 v의 각 원소 i는 가중치 벡터 w_i와 다른 벡터 d_i의 내적이다. d_i가 바뀔 때마다 v_i의 변경에 따라 sum_v를 변경하여 업데이트했습니다. 불행히도, 작은 수치 불안정성이 빨리 합쳐집니다. 이것을 방지하기 위해 어떤 효율적인 기술을 사용할 수 있습니까? 편집 :