culadgesvd() 함수를 사용하여 행렬에 대한 SVD를 계산하고 싶습니다. 실제로 C/C++에서 문서의 정보를 사용하는 방법은 분명하지 않습니다. 누구든지 함수를 사용하는 방법을 보여주기 위해 완전한 작은 C 프로그램, 템플릿을 제공 할 수 있습니까? 그냥 두 줄 (culaInitialize() 및 culaShutdown()과 같은 것들)을 사용하면이
나는 특별한 데이터를 사용 할 수있는 구현을 찾고 스파 스 매트릭스 A와 B 그러므로 내가 의 일반화 된 특이 값 분해 (GSVD)을 계산 할 스파 스 행렬에 대한 구조. 내가 구현 한 유일한 구현 (here)은 Fortran 77로 작성된 LAPACK 패키지의 일부입니다. 꽤 잘 작동하지만 불행히도 스파 스 매트릭스를 처리 할 수 없습니다.
Mathnet.Iridium과 Mathnet.Numerics 간의 비 회귀 성을 찾고 있습니다. 다음은 Mathnet을 사용하는 코드입니다. 숫자 : double[][] symJaggedArray = new double[5][];
symJaggedArray[0] = new double[] { 3, 0, 0, 0, 0 };
symJaggedArray[1]
저는 Matlab을 처음 사용합니다. PCA 기능 (아래 나열된 URL)을 손바닥 인쇄 인식 프로그램에 적용하여 고유 팰롬을 생성하려고합니다. 내 손바닥 모양의 그레이 스케일 이미지 크기는 450 * 400입니다. 사용하기 전에이 코드를 연구하고 코드를 추가하여 고유 벡터를 .mat 파일로 저장하려고했습니다. 일부는 내 자신의 이해를 위해 나를 덧붙였다.
제 경우에는 Eigen (3.0.12)의 JacobiSVD 솔버를 사용하여 과소 결정 방정식 시스템, A * λ = b를 풀고 싶습니다. 선형 방정식 시스템을 가지고 내 C++ 프로그램 구조 다음 계수 행렬 () 0.6 5.68434e-20 -0.2
5.68434e-20 7.06819e-39 -4.26326e-20
-0.2
나는 2^-1 2^-2 ... 2^-40으로 정의 된 지수 적으로 등급이 지정된 특이 값을 갖는 무작위 40x40 행렬 A를 생성한다고 가정합니다. 어떻게해야합니까? 그것은 np.linalg.qr가 유용하다고 말합니다. 나는 np.random.rand (40, 40)를 일에 대해 생각했다하지만 난 기하 급수적으로 오름차순 대각선을 만드는 방법을 알고하지 않
Lapack에서 SVD 분해를 검증 할 때 이상한 결과가 나타납니다. 이러한 루틴은 대개 견고하기 때문에 버그가 내 측면에 있다고 믿습니다. 어떤 도움을 주시면 감사하겠습니다. 내 행렬은 크기 n의 * n을 pentadiagonal이며 코드는 다음과 같습니다 ! Compute real bi-diag from complex pentadiag
call ZGB
안녕하세요,지도 축소를 사용하여 대형 밀집 사각형 행렬에 대해 Singular Value Decomposition을 수행해야합니다. 이미 Mahout 프로젝트를 확인했지만 제공하는 내용은 TSQR 알고리즘 http://arbenson.github.io/portfolio/Math221/AustinBenson-math221-report.pdf입니다. 문제는 전
PCA를 사용하여 고유 벡터를 찾아야합니다. 우리는 princomp (매트릭스)를 사용하고 있습니다. 이는 주 구성 요소를 효율적이고 변환 된 데이터 및 고유 값을 제공합니다. 아래의 데이터 용 : 2.5 2.4
0.5 0.7
2.2 2.9
1.9 2.2
3.1 3
2.3 2.7
2 1.6
1 1.1
1.5 1.6
1.1 0.9
fu
자바 프로젝트 (Google 앱 엔진 앱)에서 SVDLIBC를 사용하려고합니다. 나는 SVDLIBJ가있다라고 말하는 기사를 읽었지만 깨졌을뿐, 그것을 사용하지는 않는다. 그것을 구현하고 클라우드에서 작동하는 좋은 방법이 있는가? 당신이 나에게 유용한 팁과 문서를 줄 수 있다면 더 좋을 것이다. 고맙습니다.