我对使用Jama处理矩阵是个新手。我的问题是,当我使用det()方法(与LUDecomposition类相关)时,它会给出"Matrix must be square"。好的,我的矩阵是三角形的,但是对于LUDecomposition,它应该是方阵。我的代码如下所示
public double findDeterminant(Matrix mtrx) {
LUDecomposition dec = new LUDecomposition(mtrx);
det = dec.det();
return det;
}
今天我试图解决一个问题时注意到了一些事情。标量三乘积与行列式相同,或以三个向量作为行的三乘三矩阵:
A= a,b,c
(a X b) * c
我在really渲染中遇到了这种情况,我不知道这是为什么,或者它是否有用。这似乎和用确定性的方法计算交叉乘积有关,你沿着矩阵的顶部写单位向量,但我一直认为这更像是助记符,而不是真正的数学。
这里有一段真正的关系吗,还是这只是某种幸福的巧合?
有没有办法,纯粹在MSSQL中,来确定下面的maxtrix是否计算为正定的?
A C D G H I
A 1.00 0.68 0.24 0.62 0.90 0.00
C 0.68 1.00 0.25 0.46 0.61 0.00
D 0.24 0.25 1.00 0.60 0.08 0.00
G 0.62 0.46 0.60 1.00 0.46 0.00
H 0.90 0.61 0.08 0.46 1.00 0.00
I 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00
现在,我们正在使用第三方应用程序ExtremeNumerics,以一种相当黑箱的方式来处理确定。如果我有一个SQL
我已经创建了一个手风琴布局,并添加了一些面板,如图所示。它工作得很好。
var changePasswordDlg = new MaPPE.changePasswordDlg();
var lostPasswordDlg = new MaPPE.lostPasswordDlg();
var personalInfoDlg = new MaPPE.personalInfoDlg();
var selectLangDlg = new MaPPE.selectLangDlg();
var visibilityDlg = new MaPPE.visibilityDlg();
var config =
例如,有没有办法在nx3x3数组(多波段图像中的一条线)上使用numpy.linalg.det或numpy.linalg.inv?现在我正在做一些类似这样的事情:
det = numpy.array([numpy.linalg.det(i) for i in X])
但肯定有一种更有效的方法。当然,我可以使用map
det = numpy.array(map(numpy.linalg.det, X))
还有其他更直接的方法吗?
我有这个LU分解的代码,但我想包括L和U的行列式,这样输出将是LU的行列式或PLU的行列式。
function [ P, L, U ] = LUdecomposition(A)
A=input('matrix A =');
m = size(A);
n = m(1);
L = eye(n);
P = eye(n);
U = A;
for i=1:m(1)
if U(i,i)==0
maximum = max(abs(U(i:end,1)));
for k=1:n
if maximum == abs(U