我想验证我对基本矩阵的理解是否正确,以及是否可以在不使用任何相应的点对的情况下计算F。
基本矩阵计算为F = inv(transpose(Mr))*R*S*inv(Ml),其中Mr和Ml是右和左固有相机矩阵,R是将右坐标系带到左坐标系的旋转矩阵,S是斜对称矩阵
S = 0 -T[3] T[2] where T is the translation vector of the right coordinate system
T[3] 0 -T[1] from the left.
-T[2] T[1] 0
我知道基础矩阵可以用8点算法计算,但我没
我有一个递归函数来计算上三角矩阵的逆。我已经将矩阵划分为顶部、底部和角落部分,然后按照中规定的方法进行操作。下面是一个伪代码表单:
//A diagram structure of the Matrix
Matrix = [Top Corner]
[0 Bottom]
Matrix multiply_matrix(Matrix A, Matrix B){
Simple Code to multiply two matrices and return a Matrix
}
Matrix simple_inverse(Matrix A){
Simple C
我正在尝试实现一个Matrix.class来学习一些Java。现在,对于一个在高斯消元后应该返回矩阵的方法,我遇到了一些困难,该方法稍后将用于求矩阵的逆矩阵。
这是我到目前为止想出来的:
public Matrix gaussianElimination() {
Matrix inv = this.clone();
int i = 0;
int j = 0;
while (i<inv.getHeight() && j<inv.getWidth()) {
int pivot = i;
for (int
当一个稀疏矩阵由scipy.sparse.rand生成时,它可以是奇异的。实际上,下面的代码会引发错误"RuntimeError: superlu failure (singular matrix?) at line 100 in file scipy/sparse/linalg/dsolve/SuperLU/SRC/dsnode_bmod.c"。
dim = 20000
ratio = 0.000133
A = scipy.sparse.rand(dim,dim,ratio)
inv_sparse = scipy.sparse.linalg.inv(A)
有没有一种产生非奇
我正在尝试使用numpy对表示为numpy数组的矩阵执行操作。
我把分数作为这些矩阵中的元素。
看起来一切都很好,直到我试着找到相反的结果。
这会给出一个错误。
这是numpy中的bug吗?
我的意思是,如果numpy允许我们将这样的分数填充矩阵相乘,那么它也应该允许我们找到逆矩阵,对吧?
import numpy as np
from fractions import Fraction as F
c = np.array([[F(2),F(-1), F(-1)],[F(3),F(4), F(-2)],[F(3),F(-2), F(4)]])
c @ c
np.dot(c, c)
np
假设我定义了一个大的二次矩阵(例如150×150)。一次是numpy数组(矩阵A),一次是枕木稀疏数组(矩阵B)。
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.sparse.linalg import spsolve
size = 150
A = np.zeros((size, size))
length = 1000
# Set some random numbers at random places
A[np.random.randint(0, size, (2, length)).tolist()] = \
np.rand
我使用的是Armadillo & C++,我正在尝试求矩阵的逆,然而,逆只返回矩阵本身。
在我看来,没有任何计算。而且,没有抛出错误。
我使用以下标头:
#include <armadillo>
using namespace std;
using namespace arma;
我已经使用Armadillo几天了,并运行了几个正常工作的矩阵操作。
输入:
mat A = randu<mat>(5,5);
A.print("A: ");
mat B = inv(A);
B.print("inv(A): ");
输出:
A:
1: 1。
我想使用numpy函数用Python编写上面的等式:
b = b - INV(J'*J) * J' * r(b)
J是矩阵,J‘是J,X和r数组的矩阵转置
b = b - linalg.inv((zip(*J)).dot(J)).dot(zip(*J)).dot(r)
这不管用..。有什么建议吗?
编辑
错误:
AttributeError: 'zip' object has no attribute 'dot'
,..。我使用Python 3.2
我试图用np.linalg.inv()函数求出给定矩阵的逆矩阵。inv生成一个看起来很好的矩阵,但是当试图用逆乘以原始矩阵时,输出不是逆矩阵定义所假定的恒等式。
from numpy.linalg import inv
M = np.random.random((4, 4))
Mi = inv(M)
I = M @ Mi # using matrix multiplication operator
I.astype(int) #as the output looks like 2.77555756e-17
>>> array([[0, 0, 0, 0],
当我尝试使用Matlab的inv()操作计算矩阵求逆时:
A = rand(10,10);
b = rand(10,1);
C = inv(A);
D = C*b;
我在最后一行得到以下警告: INV速度慢且不准确。使用A\b表示INV(A)*b,使用b/A表示b*INV(A)。
我可以将上面的代码改为:
A = rand(10,10);
b = rand(10,1);
C = inv(A);
D = A\b;
现在我没有得到警告,但我不认为这个解决方案更好。
注意:我需要存储矩阵A的逆以及inv(A)*c。另外,在我的实际文件中,矩阵A的大小可以是5000 x 5000,甚至更大。
在效
我在和玩。在我的Mac上运行它没有任何问题,我可以通过在终端中输入fsl来启动它。
但是,我不知道如何在我们学校的HPC服务器上启动软件。通过SSH登录到学校服务器后,我像往常一样键入fsl,然后再输入
If 'fsl' is not a typo you can run the following command to lookup the package that contains the binary:
command-not-found fsl
-bash: fsl: command not found
然后,我导航到FSL安装目录(/data/apps/arc
我试图运行命令fslvbm_1_bet -b,但得到以下错误:
/usr/local/fsl/bin/fslvbm_1_bet: 1: /usr/local/fsl/bin/imglob: not found
/usr/local/fsl/bin/fslvbm_1_bet: 1: /usr/local/fsl/bin/imglob: not found
Done running BET, now running slicesdir:
Finished. To view, point your web browser at
file:/home/drnadine/Rotation/my_fsl_