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cusparse csrsv_analysis 的性能非常慢
我编写了一个带有 LU 预处理的共轭梯度求解器 用于线性方程组 我使用了 Maxim Naumov 博士的papers以nvidia的研究社区为指导 残差更新步骤需要先求解下三角矩阵系统 然后求解上三角矩阵系统 分为两个阶段 分析阶段 利用
CUDA
linearalgebra
sparsematrix
如何使用矢量化代码求解许多超定线性方程组?
我需要求解线性方程组 Lx b 其中 x 始终是向量 3x1 数组 L 是 Nx3 数组 b 是 Nx1 向量 N 通常范围从 4 到 10 左右 使用以下方法解决这个问题没有问题 scipy linalg lstsq L b 然而 我需要
求解线性方程
我需要以编程方式求解 C Objective C 或 如果需要 C 中的线性方程组 以下是方程式的示例 44 3940 a 50 0 b 37 0 tx 45 3049 a 43 0 b 39 0 tx 44 9594 a 52 0 b 4
Math
linearalgebra
system
linearequation
格拉姆-施密特正交化
给定一个具有独立列的矩阵 A 不一定是方阵 我能够应用 Gram Schmidt 迭代并使用 Matlab 函数为其列空间 以正交矩阵 Q 的形式 生成正交基qr A 1 1 1 0 1 2 Q R qr A and then gt gt
r
linearalgebra
求解线性方程。使用 numpy 的三个变量[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我目前需要一门课程 它必须能够显示和求解如下所示的方程系统 2x 4y 4z 8 34x 3y z 30 x y z 108 我认为编写一个类将方程系统的左侧事物转换为类似矩阵的对象是一个好主意 这是该系统的自制
python
python3x
NumPy
linearalgebra
equationsolving
如何获得平面上三个不共线的点? - C++
我正在尝试实现线平面相交算法 根据维基百科我需要平面上的三个非共线点才能做到这一点 因此我尝试实施这个算法然而在 C 中 肯定有问题 因为我可以选择任何 x 和 y 坐标并且它们适合平面 这是没有意义的 如果平面垂直且沿 x 轴怎么办 y
c
Math
computationalgeometry
linearalgebra
采用对数来向量化重复乘法是正确的方法吗?
I recently wrote an implementation of Naive Bayes to classify examples into one of 5 different groups The number of feat
r
MATLAB
machinelearning
linearalgebra
vectorization
如何使用 Eigen 库计算零空间的基础?
如何计算零空间的基础带有特征库的矩阵 我试图找到显式函数名计算空基 并且作为解决方法 找到方法计算矩阵的 rref 因为我们能够从 rref 获得零基础 但我找不到任何相关的函数名称 我认为必须有解决方案 但我对 Eigen 库了解不多 而
c
linearalgebra
Eigen
在 python 3 中从 SVD 重建矩阵
你好 基本上我的问题是我有一个矩阵 我已经对其进行了 SVD 分解 并将其放入变量 u s 和 v 中 我对 s 矩阵进行了一些更改 使其成为对角线 并更改了一些号码 现在我基本上试图将它从 3 个矩阵重建为一个规则矩阵 然后返回到原始矩阵
python3x
NumPy
matrix
linearalgebra
SVD
为什么 numpy.linalg.solve() 提供比 numpy.linalg.inv() 更精确的矩阵求逆?
我不太明白为什么numpy linalg solve 给出了更精确的答案 而numpy linalg inv 有点崩溃 给出 我认为是 估计 举一个具体的例子 我正在解方程C 1 d where C表示矩阵 并且d是一个向量数组 为了方便讨
python
Arrays
NumPy
matrix
linearalgebra
单应性到射影变换
我一直在试图弄清楚如何在两个平面之间获取单应性并将其转换为射影变换 Matlab 自动执行此操作 但我一直在尝试弄清楚 matlab 如何实现转换 你可以在toolbox images images maketform m中查看源代码 至少
MATLAB
geometry
ComputerVision
linearalgebra
将 Matlab eig(A,B)(广义特征值/特征向量)重写为 C/C++
有谁知道我该如何重写eig A B 来自Matlab用于计算广义特征向量 特征值 我最近一直在为这个问题苦苦挣扎 迄今为止 Matlab定义eig我需要的功能 V D eig A B produces a diagonal matrix D
c
MATLAB
linearalgebra
Eigen
intelmkl
快速加权散点矩阵计算
六个月前在这个问题中 jez 很好地帮助我提出了行差异外积的快速近似 即 K np zeros len X len X for i Xi in enumerate X for j Xj in enumerate X dij Xi Xj K
python
NumPy
matrix
linearalgebra
Haskell 有限场线性代数库
我正在寻找 Haskell 的有限场线性代数库 就像是FFLAS FFPACK对于 Haskell 来说会很棒 当然 我检查过hmatrix 似乎有一些支持任意矩阵元素类型但我找不到任何与 hmatrix 一起使用的有限域库 当然 我会很感
Haskell
types
linearalgebra
algebra
finitefield
如何在 Python 中将向量投影到由其正交向量定义的平面上?
我有一架飞机 plane A 由其正交向量定义 例如 a b c 即向量 a b c 正交于plane A 我想投影一个向量 d e f onto plane A 我怎样才能用Python做到这一点 我想一定有一些简单的方法 Take d
python
Math
3d
linearalgebra
整数矩阵的精确整数零空间?
nullspace A 找到矩阵零空间的基A 返回的向量具有浮点坐标 如果矩阵A是一个整数矩阵 可以在整数坐标中找到基础 例如 在数学 NullSpace RandomInteger 10 10 3 4 始终返回整数向量 有没有办法在 Ju
Julia
linearalgebra
计算矩阵的零空间
我正在尝试求解 Ax 0 形式的一组方程 A 是已知的 6x6 矩阵 我使用 SVD 编写了以下代码来获取在一定程度上有效的向量 x 答案大致正确 但不足以对我有用 我怎样才能提高计算的精度 将 eps 降低到 1 e 4 以下会导致函数失
python
Math
linearalgebra
SVD
leastsquares
MATLAB 中的特征值
在 MATLAB 中 当我运行命令时 V D eig a 对于对称矩阵 最大特征值 及其相关向量 位于最后一列 但是 当我使用非对称矩阵运行它时 最大特征值位于第一列 我正在尝试计算特征向量中心性 这要求我计算与最大特征值相关的特征向量 因
MATLAB
linearalgebra
eigenvector
eigenvalue
Boost 的 y=Ax 线性代数解
boost有吗 其中 A y 和 x 分别是矩阵 稀疏且可以很大 和向量 y 或 x 可能是未知的 我在这里似乎找不到它 http www boost org doc libs 1 39 0 libs numeric ublas doc i
c
Math
boost
linearalgebra
在 3D 中拟合直线
是否有任何算法可以从一组 3D 数据点返回直线方程 我可以找到大量的资料来给出 2D 数据集中的直线方程 但没有一个是 3D 的 如果您试图从其他两个值中预测一个值 那么您应该使用lstsq与a参数作为自变量 加上一列 1 来估计截距 和b
python
NumPy
linearalgebra
curvefitting
matplotlib3d
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