使用odeint进行手动函数和矩阵乘法时结果的差异
odeint是一个数值积分库，用于求解常微分方程（ODEs）。它是在SciPy库中的一个模块，提供了多种数值积分算法。
在进行手动函数和矩阵乘法时，使用odeint进行数值积分的结果与直接进行手动计算或使用矩阵乘法的结果可能会存在差异。这是由于odeint使用数值方法来近似求解ODEs，而数值方法的精确性受到算法和离散化步长的限制。
具体来说，当使用odeint进行手动函数和矩阵乘法时，可能会出现以下差异：
- 数值误差：由于数值积分算法的迭代过程和舍入误差，odeint的结果可能会有一定的数值误差。这意味着，即使是在理论上精确的ODE问题上，odeint的结果也可能与手动计算的结果有所差异。
- 离散化误差：odeint将连续的ODE问题离散化为一系列离散时间点上的近似解。离散化步长的选择对结果的精确性有一定影响。如果选择的步长过大，可能会导致对ODE解的不准确近似；如果选择的步长过小，可能会增加计算成本而无法提供显著的改进。
综上所述，虽然odeint是一个强大的数值积分工具，可以用于求解ODEs，但在与手动函数和矩阵乘法进行比较时，需要考虑到数值误差和离散化误差可能导致的差异。对于对结果精确性要求较高的应用，可能需要进行更多的优化和验证步骤来确保结果的准确性。
关于odeint的更多信息，您可以参考腾讯云提供的SciPy文档和相关教程：
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刚体数值模拟的odeint方法
、、、、
我试图数值积分以下运动方程，并求解ω矢量(3x1)：
因此，上面的方程是数值积分给定的初始Omega_naught矢量，惯性矩阵(=恒等矩阵)和矩向量(=零向量)。
目前，我正在尝试使用odeint，但它给我抛出了一个ValueError:初始条件y0必须是一维的.。
这是我的方法
I = np.array([[10, 0, 0], [0, 15, 0], [0, 0, 20]])
C0 = np.eye(3)
M = np.zeros(3).reshape(3, 1)
I_inv = np.linalg.inv(I)
def skew(x):
return np.arr
浏览 1提问于2020-12-01得票数 0
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odeint浮点运算
、、、、
我对使用scipy.integrate.odeint函数理解浮点算术很感兴趣。
我正在处理的案例如下
# data
omega = 136 # rad/s
d = 75 # Nm/s
k = 390000 # N/m
m = 4 # kg
n = 1000 #
t_0 = 1 # s
t_1 = 5.5 # s
Y = 0.05 # m
# time
t = np.linspace(t_0, t_1, n)
# initial condition
x_0 = np.array([0, 0])
# first function
def fun(x, t, k, d, m, Y, omeg
浏览 14提问于2017-01-17得票数 0
1回答
模型视图投影乘法顺序
、、、、
我正在调试一个照明问题，在我的3d模型中，摄像机的位置正在影响扩散照明组件。在研究我的问题时，我回去阅读了所有的文件。我发现我的一个旧来源(在这里我学会了Opengl2.0)这样说过(总结)：
在创建modelViewProjection矩阵时，不能更改顺序，否则会得到意想不到的结果。首先，取视图矩阵并将其与投影矩阵相乘，创建一个viewProjection矩阵。然后对模型矩阵进行后乘，得到modelViewProjection矩阵。
看看我的代码，我一直没有这么做：
matrixMultiply(mView, thisItem->objModel, mModelView);
matri
浏览 0提问于2014-12-16得票数 4
我想要创建一个包含1列和n行的矩阵，用于PageRank算法的计算。如果我这样做，然后在计算中使用矩阵，它就会给出这样的结果：
A = [[0.0375,0.4625,0.0375,0.32083333],
[0.0375, 0.0375,0.0375,0.32083333],
[0.8875, 0.0375, 0.0375, 0.32083333],
[0.0375, 0.4625, 0.8875, 0.0375]]
my_dp = 1/4
r = np.matrix([my_dp, my_dp, my_dp, my_dp])
r = np.transpose
浏览 10提问于2022-11-14得票数 0
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请看下面的传递函数：
在Matlab Simulink中：
结果是
在状态空间表示中，系统可以建模如下：
在Matlab中，我们可以在状态空间表示中对系统进行建模：
这就产生了以下情节：
这正是使用传递函数生成的结果。我试着用odeint产生同样的结果，但是失败了。这是密码
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <boost/numeric/odeint.hpp>
#include <iomanip>
#incl
浏览 2提问于2017-10-25得票数 1
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在乘以2个矩阵时，使用以下算法：
for i=1 to n
for j=1 to p,
Cij=0,
for k=1 to m
Cij+=Aik*Bjk
//Aij，Bjk分别是第一矩阵和第二矩阵中的元素。因此，在这个矩阵中，如果我们交换j循环和k循环，结果是相同的，但乘法的成本大大降低。为什么？
浏览 9提问于2018-08-23得票数 1
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我正在尝试用odeint来模拟状态空间形式的动态系统。我的A矩阵是12*12，B矩阵是12*4 (行*列)，所以我的初始状态向量是12*1。
我的代码如下
import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
tmp = np.loadtxt("system.txt", skiprows =2)
A=np.matrix(tmp)[0:12,0:12]
B=np.matrix(tmp)[0:12,12:]
control = np.matrix([[0.0],[0.0],[-0.6310],[0.0]])
def ai
浏览 19提问于2016-07-23得票数 0
2回答
我目前正在上基因组学的在线课程，作为一名湿实验室医生，所以我的统计知识并不是最好的。现在我们正在研究R中的PCA和SVD，我得到了一个大矩阵：
head(mat)
ALL_GSM330151.CEL ALL_GSM330153.CEL ALL_GSM330154.CEL ALL_GSM330157.CEL ALL_GSM330171.CEL ALL_GSM330174.CEL ALL_GSM330178.CEL ALL_GSM330182.CEL
ENSG00000224137 5.326553 3.512053
浏览 17提问于2022-10-02得票数 1
2回答
我正在将MATLAB代码翻译成Python，但在担心翻译之前，我想先了解MATLAB，特别是它的ODE15s求解器是如何解释方程的。
我有一个函数脚本，它在主脚本中被调用，这个函数脚本包含以下等式：
function testFun=testFunction(t,f,dmat,releasevec)
testFun=(dmat*f)+(releasevec.');
在testFunction中，t表示时间，f表示我要求解的值，dmat表示我感兴趣的常量矩阵，refers表示附加常量的向量。
主脚本中的ODE15s解算器使用以下行实现其魔力：
for i=1:1461
浏览 2提问于2015-07-10得票数 0
我正在使用scipy包中的Python和odeint来求解大量(~10e6)个耦合的常微分方程。方程系统可以表示为一些矩阵乘法的和，为此我使用了带有blas支持的numpy。我的问题是这需要很长的时间。当我分析代码时，我发现大部分时间都花在odeint上，而不是计算rhs。下面是来自分析器的五个最耗时的调用：
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
5 1547.915 309.583 1588.170 317.634 {scipy.integrate._odepack.odein
浏览 3提问于2011-06-10得票数 5
谁能提供一个在SciPy中为integrate.odeint函数提供雅可比矩阵的示例？我尝试在SciPy tutorial 中运行这段代码，但似乎从未调用过Dfun() (雅可比函数)。
from numpy import * # added
from scipy.integrate import odeint
from scipy.special import gamma, airy
y1_0 = 1.0/3**(2.0/3.0)/gamma(2.0/3.0)
y0_0 = -1.0/3**(1.0/3.0)/gamma(1.0/3.0)
y0 = [y0_0, y1_0]
def fu
浏览 0提问于2013-07-09得票数 10
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我刚刚开始学习一些cuda编程，我感兴趣的是如何处理超过块/线程大小的大型矩阵的计算。
例如，我有一个，它展示了如何执行平铺矩阵乘法，但是由于块大小和网格大小太小，它失败了。在上述代码中，如果块大小和网格大小分别设置为1，则只计算最终矩阵的第一个元素。
答案很简单:用更大的块和网格大小调用内核，但是当我想要执行一个包含800万行和600万列的矩阵乘法时会发生什么--对于任何现代GPU来说，这都是任意大的，没有合适的网格和块大小吗？
在哪里可以找到示例代码或如何处理这类事情的算法？我认为，简单的情况应该是一个矩阵乘法算法，如果调用与<<<1,1>>>工作，和任
浏览 2提问于2015-02-11得票数 0
根据MKL的：
gemm3m_3m例程对一般复矩阵执行矩阵运算.这些例程类似于?gemm例程，但它们使用的矩阵乘法运算较少。
和
这些例程通过形成输入矩阵的实部和虚部来执行复矩阵乘法。它使用了三个实矩阵乘法和五个实矩阵加法，而不是传统的四个实矩阵乘法和两个实矩阵加法。三种实矩阵乘法的使用使矩阵运算所花费的时间减少了25%，大大节省了大型矩阵的计算时间。
如果是这样的话，为什么Zgemm不反对呢？这里的陷阱是什么？使用Zgemm更好了吗？gemm3m的分批版本也存在，这意味着它对于小型矩阵也很有用。
浏览 0提问于2018-10-02得票数 2
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我试图把一个矮小矩阵的列相乘。我遵循了这个中给出的代码。
下面是列的样子：
下面是当我试图将矩阵的两列相乘时所发生的事情。
也许问题是列的存储方式不同？其他问题中的一些打印文件没有将数字存储在单独的列表中。
浏览 4提问于2015-02-10得票数 1
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优化矩阵更新和乘法
、、、
以矩阵为例
X(a,b) = [a b
a a]
我想用X执行一些相对密集的矩阵代数计算，更新a和b的值，然后重复。
我可以看到两种存储X条目的方法
1)作为数字(即浮点数)。然后，在矩阵代数运算之后，我们将X中的所有值更新为a和b的正确值。
2)作为指向a和b的指针，这样在更新后，X的条目会自动更新。
现在，我最初认为方法(2)是可行的，因为它跳过了更新步骤。然而，我相信使用方法(1)可以更好地使用缓存，例如并行进行矩阵乘法(尽管我不是专家，如果我错了，请纠正我)。
我的假设是，对于不昂贵的矩阵计算，您应该使用方法(2)，并且随着计算变得更加复杂，您应该切换到(1)。
我
浏览 3提问于2015-02-27得票数 0
我是Python新手，我正试图用scipy.interpolate.odeint来解决这个微分方程。然而，我一直得到一个TypeError。我已经看过了，并且找不到如何修复这个问题来使odeint模块工作。
下面是我的代码：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import CubicSpline
from scipy.integrate import odeint
from math import *
# Define parameters
浏览 12提问于2022-11-17得票数 0
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Numpy转置乘法问题
、、、
我试着找一个矩阵的特征值乘以它的转置，但我不能使用numpy。
testmatrix = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])
prod = testmatrix * testmatrix.T
print eig(prod)
我希望该产品能得到以下结果：
5 11 17 23
11 25 39 53
17 39 61 83
23 53 83 113
和特征值：
0.0000
0.0000
0.3929
203.6071
相反，当我将testmatrix与其转置相乘时，我得到了Value
浏览 1提问于2010-07-09得票数 23
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我想用Python计算数学意义上的矩阵乘法。包含m行和n列的矩阵乘以具有n行和m列的矩阵，给出了包含m行和m列的矩阵。一开始，我错误地使用了操作符*，得到了意想不到的结果。后来，我了解到运算符@是我所需要的。那么，这两个操作符对于Python中的矩阵操作有什么区别呢？
浏览 12提问于2022-03-18得票数 -2
我目前正在研究一个广义的Lokta模型来表示微生物群落。然而，我正在努力做到这一点。
这是在几篇论文中使用的Lokta Volterra方程。
有人知道如何对上面的gLV方程进行编码吗？
我遇到的问题
使用正确的方法求解ODE
将矩阵添加到
有人知道如何对上面的gLV方程进行编码吗？我试着做了下面的代码，但我确信这不是实现它的方法
def gLV(X,t, r, a):
x= X
dx = x *(r+a*y)
return dx
Nt=100
tmax=300
t=np.linspace(0., tmax, Nt)
x0=4
r=
浏览 8提问于2022-10-05得票数 0
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我用c语言编写了一个程序，使用MPI (消息传递接口)递归地计算下三角矩阵的逆矩阵。每个cpu向另外两个cpu发送2个子矩阵，它们计算它们，然后将它们返回给cpu调用者。当cpu调用者有了它的子矩阵时，它必须执行矩阵乘法。在递归方程中，瓶颈是矩阵乘法。我用c实现了mpi的并行乘法，但是我不能把它嵌入到一个函数中。有可能吗？
谢谢，西蒙妮
浏览 8提问于2009-08-03得票数 0
当两个矩阵相乘时，我们需要分配第三个矩阵来存储结果。在计算算法的内存消耗时，是否应该考虑这种分配？
浏览 2提问于2012-01-14得票数 1
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1回答
我在Debian下使用g++ 4.4，我已经安装了boost。我能够运行一个带有标题的简单boost矩阵：
#include <boost/numeric/ublas/matrix.hpp>
#include <boost/numeric/ublas/io.hpp>
但是我也想添加odeint头：
#include <boost/numeric/odeint.hpp>
但是，这是不可能的，因为我的/usr/include/boost/数值文件夹列表仅
conversion interval interval.hpp ublas
如何安装odeint？
浏览 5提问于2013-08-18得票数 1
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8回答
我正在使用CUDA、C++、C#、Java进行一些基准测试，并使用MATLAB进行验证和矩阵生成。当我用MATLAB执行矩阵乘法时，2048x2048和更大的矩阵几乎可以立即相乘。
1024x1024 2048x2048 4096x4096
--------- --------- ---------
CUDA C (ms) 43.11 391.05 3407.99
C++ (ms) 6137.10 64369.29 551390.93
C# (ms) 10509.0
浏览 480提问于2011-05-19得票数 196
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我想将两个矩阵A和B相乘，并比较三种不同的方法。其中之一是简单地迭代B的列并将它们与矩阵A相乘，第二个是使用armadillo中的函数each_col()，并应用一个λ，第三个是简单的乘法A * B。结果代码如下所示：
#include <complex>
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <armadillo>
constexpr int num_values = 2048;
constexpr int num_rows = 128;
constexpr int num_cols
浏览 5提问于2020-05-04得票数 0
我试图在中在矩阵4x4和向量4x1之间做一个乘法。如果我试着用using MathNet.Numerics.LinearAlgebra;
Matrix<double>.op_DotMultiply(matrixABuilder.DenseOfArray(A), matrixPBuilder.DenseOfArray(P));
如果A是定义为4x1的4x4和P的矩阵，那么我将得到下一个error>
System.ArgumentException: 'Matrix dimensions must agree: op1 is 4x4, op2 is 4x1. (Param
浏览 12提问于2020-12-15得票数 2
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我在玩创建一个模型矩阵，并意识到操作的顺序对规模和翻译的重要性。我使用Qt作为我的矩阵，并使用QMatrix4x4和openGL (但这应该与库和平台无关，并且与数学有关)。缩小模型，然后转换模型的结果只能像预期的那样起作用。
QMatrix4x4 model;
model.translate(some_vec3d);
model.scale(some_vec3d);
我的印象是，从数学上讲，由于标度出现在矩阵的前3x3中，而平移只影响矩阵的最后一列(第4列)，所以顺序是独立的。当我看矩阵时，我知道顺序很重要，但我不明白为什么。
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
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我有一个向量v和一个矩阵m。我想在R中得到以下结果，我该怎么做呢？
v = c(1, 2)
m = matrix(c(1, 0, 1, 1, 0, 2.5, 3.5, 4.3, 2, 5.5), nrow = 5)
result = matrix(c(1, 0, 1, 1, 0, 5, 7, 8.6, 4, 11), nrow = 5)
> result
[,1] [,2]
[1,] 1 5.0
[2,] 0 7.0
[3,] 1 8.6
[4,] 1 4.0
浏览 1提问于2013-10-22得票数 0
1回答
倒推误差对排样矩阵的影响
、、、、
我了解神经网络的反向传播算法，以及误差如何在层中向后传播。也就是说，我知道，给定一个3层的前馈网络，改变W1的数量取决于第2层和第3层的权重，以及它们激活函数的导数。
问:当您的第一层是嵌入层(即，考虑使用手套初始化嵌入矩阵)，网络如何使用反向传播更新该矩阵？如何将该层表示为一个由输入和一些权重矩阵组成的方程？
浏览 0提问于2018-06-12得票数 3
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我用Armadillo来解决一些线性代数问题。它有稀疏矩阵的SpMat<float>和稠密矩阵的Mat<float>。
假设我有稀疏矩阵S_a和S_b，以及稠密矩阵D。我需要计算产生的S_a*S_b和S_a*D，结果在这两种情况下都会很密集。
我可以将稀疏矩阵转换为密集矩阵，然后再进行乘法，但这将是效率低下的(这些矩阵非常大)。有没有办法让Armadillo在不执行中间转换步骤的情况下将结果存储到稠密矩阵中？
浏览 4提问于2017-10-24得票数 0
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假设我想把两个矩阵相乘，50乘50。我有两种方法来安排线程和块。
a)一个线程来计算结果矩阵的每个元素。所以我在线程中有一个循环乘以一行和一列。
b)每个乘法都有一个线程。结果矩阵的每个元素需要50个线程。在完成乘法运算后，我可以使用二进制缩减来对结果求和。
我不知道该走哪条路，所以我走了b路。它不太理想。事实上，它是很慢的。知道为什么吗？我的猜测是线程太多了，它们大部分时间都在等待资源，这是真的吗？
浏览 0提问于2010-10-05得票数 5
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我试图通过使用z3py应用编程接口断言对矩阵乘法的约束来计算结果矩阵。以下方法适用于矩阵加法。以下是代码，它有3个矩阵: x，y和sol。sol是x和y (sol==x+y)的相加，我有兴趣限制结果矩阵(sol)的值为零，并检查"x“和"y”中哪些未知值产生的结果矩阵为零。下面是加法的列表理解方法。
from z3 import*
x = [ [Real("x_%s_%s" %(i+1, j+1)) for j in range(2) ] for i in range(2)]
y = [ [Real("y_%s_%s" %(i+1, j+1)
浏览 1提问于2015-03-15得票数 0
2回答
我想要计算向量，
S=A B u，
其中s和u是N维复向量，A是N×M复矩阵，B是M×N复矩阵。当A、B和u的元素表示为浮点数时，以下哪两种方法具有更好的准确性(更有效的数字)？
(1)先计算B。
首先做矩阵向量乘法，
Y=B u
然后，另一个矩阵向量乘法
S=A y
(2)先计算A、B。
首先做矩阵-矩阵乘法，
C=A B
然后，矩阵向量乘法
S=C U
有什么已知的一般规则吗？
顺便说一下，我知道方法(1)比方法(2)效率高得多。
浏览 2提问于2011-09-26得票数 3
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矩阵乘法中的OpenCV断言失败
、、、、
我把两个矩阵与OpenCV相乘，A在NxM中，B是MxP。
根据
所有数组必须具有相同的类型和相同的大小(或ROI大小)。对于范围有限的类型，此操作是饱和的。
然而，由
假设两个矩阵被乘以(对任意数的推广将在下面讨论)。如果A是n×m矩阵，B是m×p矩阵，则只有当A中的列m等于B中的行数时，它们的乘法结果才是定义的n×p矩阵。
这段代码不应该起作用吗？
- (CvMat *) multMatrix:(CvMat *)AMatrix BMatrix:(CvMat *)BMatrix
{
CvMat *result = cvCreateMat(AMatrix->rows
浏览 2提问于2013-06-07得票数 1
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3回答
使用DirectXMath及其在C++和DirectX11中的XMMATRIX结构，如何将该矩阵结构乘以单个浮动标量？
我想实现B = A * f操作；其中A和B是XMMATRIX，f是浮点。
我发现各种各样的函数可以将矩阵乘以另一个矩阵或向量。我找到了各种各样的函数来构造矩阵。
我找不到标量乘法！为何没有这功能呢？没有用例吗？我错过了什么吗？如何实现标量乘法？
浏览 0提问于2014-03-08得票数 1
1回答
我正在尝试使用scipy和numpy来执行矩阵加法和乘法。
我有2个矩阵"a“和"b”。我的目标是将"a“和"b”相加，并将结果存储到矩阵"c“中。
我还想将"a“和"b”相乘，并存储到一个矩阵"d“中。
有没有像Scipy/Numpy中那样执行的函数？
非常感谢。
浏览 2提问于2011-05-23得票数 9
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我正在尝试开发通用的启发式方法，以便将方程转换为代码。这个特殊的问题是如何在Matlab中实现一个带有求和函数的方程。
使用sum()与矩阵乘法的示例：
我实现了这个等式，并认为我需要使用sum()函数：
J = 1/(2*m) * sum( (X*theta - y).^2 );
然后，我实现了这个类似的等式，不需要使用sum()函数！
theta = theta - (alpha/m) * ((X*theta - y)'*X)';
其中：
X: 100x2 (training input plus a 'ones' vector)
y:
浏览 5提问于2016-07-03得票数 3
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我试图从Tensorflow内置的稀疏矩阵乘法API中获取性能优势。建议tf.embedding_lookup_sparse是正确的方法。
但是，embedding_lookup_sparse的性能似乎在中有些令人失望。虽然它执行较小的矩阵乘法，<1,3196>和<3196,1024>，但稀疏度为0.1的稀疏矩阵不能获得密集矩阵乘法。
如果我的实现是正确的，我认为原因之一是Tensorflow使用COO格式保存所有索引-非零对。我不是这个领域的专家，但是，这不是众所周知的CSR格式在这种计算中表现得更好吗？对于稀疏矩阵表示，Tensorflow内部使用COO格式而不是C
浏览 6提问于2016-06-08得票数 4
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考虑下面的矩阵A和B。 > A
[,1] [,2] [,3]
[1,] 76.66894 76.46920 76.38535
[2,] 76.66894 76.48072 76.40349
[3,] 76.66894 76.56698 77.22777
[4,] 76.66894 76.46920 76.38535
[5,] 76.66894 76.48072 76.40349
[6,] 76.66894 76.56698 77.22777
[7,] 76.66894 76.46920 76.38535
[8,] 76.66894 7
浏览 11提问于2021-07-29得票数 1
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对于N> P的NxP矩阵x和Nx1向量y，这两个表达式
x \ y -- (1)
和
(x' * x) \ (x' * y) -- (2)
计算了矩阵方程的b解。
x * b = y
在最小二乘意义上，即数量
norm(y - x * b)
被最小化了。表达式(2)使用经典算法求解一个普通的最小二乘回归，其中\算子的左参数是平方。它相当于写作。
inv(x' * x) * (x' * y) -
浏览 0提问于2014-04-03得票数 7
2回答
我正在使用SciPy的integrate.odeint函数集成一个刚性ODE系统。由于集成不是琐碎和耗时的，所以我也使用了相应的jacobian。通过重新排列方程，我可以定义雅可比矩阵为带状矩阵。在之后，我想用mu和ml来定义形状。不幸的是，文档有点模棱两可，所以我无法理解如何实现jacobian函数。
为了验证如何调用odeint，我使用了以下代码(有些愚蠢)：
from scipy.integrate import odeint
lmax = 5
def f1(y, t):
ydot = np.zeros(lmax)
for i in range(lmax):
浏览 4提问于2014-09-22得票数 4
3回答
我需要经常使用与向量乘矩阵的matrix_vector_mult()，下面是它的实现。
问题:是否有一种简单的方法可以显着地、至少两倍地使它更快？
备注: 1)矩阵的大小约为300x50。在跑步的过程中它不会改变。2)它必须同时在Windows和Linux上工作。
double vectors_dot_prod(const double *x, const double *y, int n)
{
double res = 0.0;
int i;
for (i = 0; i < n; i++)
{
res += x[i] * y[i];
浏览 5提问于2012-09-05得票数 20
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我有以下用于矩阵操作的内核代码。矩阵A= 1*3和矩阵B= 3*3结果矩阵C将是1*3。在下面的代码中，宽度将是3。
__global__void MatrixMulKernel(float* d_M,float* d_N,float* d_P,int Width) {
int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if(row>=Width || col>=Width){ // matrix range
浏览 0提问于2012-05-15得票数 1
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我对Python还比较陌生，并试图用它来解决集成器问题。
x' = - L * x
其中L是拉普拉斯矩阵，是图的矩阵表示。这是我代码的一部分：
def integrate_cons(x, t, l):
xdot = -l*x
return xdot;
t = np.linspace(0, 10, 101)
#laplacian is a 3x3 matrix
#initial_condition is a vector
solution = odeint(integrate_cons, initial_conditions, t, args=(laplacian,))
浏览 3提问于2016-05-14得票数 0
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我有一个943x1682矩阵，其中我想计算这个矩阵中两个最相似的向量。所以我想看到矩阵中每个向量到矩阵中每个向量的余弦距离，当然不包括向量本身，如果不能这样做，我可以忽略它们。
我做了这个循环来计算这个，所以我可以得到一个1682x1682矩阵，每个单元格对应于i和j之间的相似性。但是，当我运行这个程序时，要花费很长时间才能运行，并且当我试图打开工作区中的结果矩阵时，它会说：
不能显示超过524288个元素的变量摘要。
有什么更简单的方法吗?还是我做错了什么？
浏览 4提问于2021-02-14得票数 0
我正在寻找可以在Linux (Fedora)系统上使用的C++矩阵库。其目的是为计算神经科学实现等。我已经开始使用了。然而，我意识到我的任务也需要微分方程解算器，于是我遇到了 (它最近似乎已经被boost接受了)。Odeint作为与MTL4协同工作。我现在在想，我是否应该使用MTL4而不是Eigen重写我的代码，以便能够正确地使用odeint。
我同时查看了google和stackoverflow本身，但没有找到比较结果
浏览 0提问于2013-01-08得票数 2
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我必须通过许多其他矩阵的有序乘法生成一个矩阵(物理学中的传播子)。每个矩阵的大小约为(30,30)，所有实项(浮动)，但不对称。要乘的矩阵数在1e3到1e5之间变化。每个矩阵与以前的矩阵只略有不同，但是它们不是可交换的(最后，我需要所有这些非交换乘法的乘积)。每个矩阵都是特定的时间切片，所以我知道如何独立地生成每个矩阵，无论它们在乘法序列中的哪个位置。最后，我必须产生许多这样的矩阵传播，所以任何性能的提高都是受欢迎的。
在python中，最快实现这种矩阵乘法的算法是什么？
特别是-
如何构造它？有快斧之类的吗？matrix?Assuming内存的行/列的更好的尺寸不是一个问题，在乘法之前分配和
浏览 6提问于2021-01-14得票数 0
我有两个矩阵。(1)“席”为n*n (3*3)，包含各项目之间的邻近性。
mat = matrix(c(1,0,0.4,0,1,0.6,0.4,0.6,1),nrow=3,ncol=3)
colnames(mat) = c("A","B","C")
rownames(mat) = colnames(mat)
(2) "ev“为x*n (4*3)，包含"ev”中其他维度(行)中"mat“项出现的频率。
ev = matrix(c(2,0,3,0,1,4,3,1,2,0,0,4),nrow=4,ncol=3)
colnames
浏览 1提问于2018-01-17得票数 0
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可能重复：
最近，我编写了一个程序，计算我的计算机计算实际乘数、除法和加法所需的时间。
为此，我使用了函数QueryPerformanceFrequency和QueryPerformanceCounter来获得时间间隔。
我使用了6,000,000次迭代测试了我的程序: 6000000次乘法、除法和和(使用浮点数)，并得到了以下结果：
O.S = Windows Vista (TM) Home Premium, 32-bit (Service Pack 2)
Processor = Intel Core (TM)2 Quad CPU Q8200
Processor Freq = 2.
浏览 1提问于2012-12-30得票数 4
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我想编写一个组合使用sin(x)和cos(x)函数的函数，然后对其进行积分以获得标量值作为结果。然而，当我运行代码时，我得到了一个错误，说矩阵的维数在积分函数中不匹配，但它们实际上是匹配的。我把一个1x2矩阵乘以2x1矩阵。我应该得到乘法的标量值。你能帮帮忙吗？ y = zeros(2,2);
y(1,1) = 100;
y(1,2) = 5;
y(2,1) = 200;
y(2,2) = 10;
fun = @(x) ([sin(x) cos(x)] * [y(:,1) - y(:,2)]);
q = integral(fun,0,Inf);
浏览 21提问于2020-11-08得票数 0
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