在下面的代码中,我有4个节点的x和y坐标。前两个节点,即1和2属于类别c(矩阵c),而后两个节点,即3和4属于类别d(矩阵d)。"dist“表示所有节点之间的距离。在matlab中有没有什么命令可以用来判断c中的任何节点与d中的任何节点之间的距离是否小于R,例如
if distance of any of the nodes in C from any of the nodes in D > R
%do this
end
我可以使用for循环来做这件事,但是要寻找一种更短的方法。谢谢
x=[1 2 4 4];
y=[3 5 6 1];
range=R
dist=[0.7 1.6
这是的一个推广。假设我们有两个大小为nxk和mxk的矩阵A和B,可寻址为A[row][col]和B[row][col]。让一对(i, j)是可以接受的,如果对每个r,A[i][r] >= B[j][r]。有什么方法比天真的O(nmk)更快地识别每一对可接受的对吗?
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < m; ++j) {
bool accept = true;
for (int r = 0; r < k && accept; ++r) {
我使用下面的函数从我的优化器中为一组给定的猜测lambda生成betas。
在运行时,我经常收到以下警告消息:
警告:矩阵是工作精度的单数。In NSS_betas at 9 In DElambda at 19 In Individual_Lambdas at 36
我希望能够从解决方案集中排除任何形成奇异矩阵的betas,但是我不知道如何测试它?
我一直在尝试使用rcond(),但是我不知道在哪里可以区分单数和非单数?
当然,如果Matlab正在生成警告消息,它已经知道矩阵是否奇异,所以如果我可以找到变量存储的位置,我就可以使用它了?
function betas=NSS_betas(lam
我刚开始在R中编码,也许我的问题太简单了。
我有一个矩阵“数据”的维度299*5992。每个元素要么是A1,要么是A2,所以我想将矩阵的信息集中如下:
XD=matrix(,dim(data)[1],(dim(data)[2])/2 )
for ( i in dim(XD)[1])
{
for (j in dim(XD)[2])
{
if (data[i,2*j]==data[i,2*j-1])
{XD[i,j]=-1}
else
{XD[i,j]=1
}
}
}
所以我有两个问题:
如何做更多的efficiently?When --我调
在2d平面上有两种类型的单位,绿色单位(G)和红色单位(R)。平面由n个矩阵表示,每个单元被表示为矩阵中的一个元素。
如果两个单位的颜色不同,则两个单位的对称为“冲突对”。目标是找到包含最“冲突对”的m乘m子矩阵。
示例
[R R 0 0 0
R R 0 0 0
0 0 R R 0
0 0 0 G G
0 0 0 G G]
在上述5×5矩阵中,“最冲突”3×3子矩阵位于右下角,其中有2个红色单元和4个绿色单元,这相当于子矩阵中的8个冲突对。
一个朴素解将用O(m^2n^2)迭代每个可能的子矩阵中的每个元素。我还考虑使用动态规划,比如算法,时间复杂度将是O(n^2),这看起来很好,因为
我有两个填充0和1s的矩阵
e.g.
A = [ 0 0 1 0,
1 0 1 0 ]
B = [ 1 1 1 1
0 0 0 0 ]
我想比较一下相同位置上的值,然后返回2x2矩阵。
R = [ TP(1) FN(3)
FP(2) TN(2) ]
TP = returns the amount of times A has the value 1, and B has the value 1
FN = returns the amount of times A has the value 0, and B has the value 1
FP = re
我有一个像list1这样的矩阵,我想在对角对称的两个位置得到最大值,然后得到新的矩阵(List2),我可以运行R或.How吗?list1
A B C D
A 11 9 11 11
B 4 3 4 4
C 14 8 15 12
D 9 6 9 8
list2
A B C D
A 11 9 14 11
B 9 3 8 6
C 14 8 15 12
D 11 6 12 8
我试图用2种方法计算矩阵的奇异值。我使用的矩阵是向日葵图像的红色通道。这是,如果你需要的话。
第一种方法是使用SVD:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
A = mpimg.imread('sunflower.jpeg')
R = A[:,:,0]
U, S, V = np.linalg.svd(R)
print(S)
第二种方法是使用另一种计算奇异值的方法,其中取R.T*R特征值的平方根。
import matplotlib.pyplot