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gauss消元法

# gauss消元法 OUTLINE: 主要内容: - m个方程n个未知数的线性方程组 - 齐次、非齐次、解集合、特解、通解 - 消元过程(例子) - 矩阵

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高斯消元法(Gauss Elimination)【超详解&模板】

补充1: 高斯-若尔当消元法(Gauss-Jordan Elimination) 相对于高斯消元法,高斯-若尔当消元法最后的得到线性方程组更容易求解,它得到的是简化行列式。 1 列选主元消元法 2 /* 3 *Gauss.cpp 4 *功能:列选主元消元法 5 */ 6 #include<stdio.h> 7 #include"Gass.h" 8 9 / /高斯消元法(列选主元) 10 void Gauss (double a[][MAXNUM],int n) 11 { 12 int i,j; 13 SelectColE(a,n); ][3]=4.623;a[2][4]=2.000; 72 a[3][1] = -2.000;a[3][2]=1.070;a[3][3]=5.643;a[3][4]=3.000; 73 Gauss elimination).(-2表示有浮点数解,但无整数解,-1表示无解,0表示唯一解,大于0表示无穷解,并返回自由变元的个数) 48 int Gauss(void) 49 { 50 int

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    Gauss-Seidel、Laplace、Jacobi等求解热方程。

    Gauss_Seidel.m %% Homework 12 (b) % Heat equation with variable coeficients using Gauss-Seidel Method iter = iter+1; end fprintf('iterations: %4.1f \n',iter); %% Plot Figures figure contourf(T) title(['Gauss-Seidel

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    网友过招老杨:Gauss和Poincare数学问题的另类解法

    大家应该还记得前几天我们的一篇文章:用SQL解一道有趣的数学题:Gauss和Poincare ,错过的朋友请先回顾。感谢网友的反馈,发来新的解法一则。 问题提出 这是一个流传已久的故事: Gauss和Poincare在天堂相遇了,上帝说:你们都是人间最伟大的数学家,那我来出道题考考你们谁更聪明。 我在左手写一个大于1小于100的数,在右手同样写一个大于1小于100的数,然后把他们的和写在Gauss手上,把积写在Poincare手上,看看你们能不能猜出这两个数字是几。 Gauss看了手上的数字,说:“我不知道这两个数字是几,可我保证Poincare也不知道。” Poincare看了手上的数字,说:“我原来的确不知道那两个数字是几,可我现在知道了。” Gauss说:“那我也知道了。” 问题:那两个数字是几?

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    Gauss-Seidel迭代法解线性方程组

    与Jacobi迭代法密切相关的一种迭代方法叫做Gauss-Seidel迭代方法。Gauss-Seidel方法与Jacobi方法之间的差别是:在一个迭代步里,一旦未知变量值有更新,则立马投入使用。 对于方程组:3u+v=5,u+2v=5,Gauss-Seidel迭代就这样进行: ? 注意红圈位置是Gauss-Seidel方法与Jacobi方法之间的差别:v1的计算用到了u1而不是u0。 通常情况下Gauss-Seidel方法比Jacobi方法收敛更快。 设D表示系数矩阵A 的主对角部分,L表示A的主对角线下方部分,U表示A的主对角线上方部分。 用Gauss-Seidel方法求解方程组 ? Gauss-Seidel迭代格式为: ? 使用初值[u0,v0,w0]=[0,0,0]开始迭代,以下是迭代过程: ? Gauss-Seidel方法的Fortran程序 ?

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    SLAM算法&技术之Gauss-Newton非线性最小二乘算法

    很多问题最终归结为一个最小二乘问题,如SLAM算法中的Bundle Adjustment,位姿图优化等等。求解最小二乘的方法有很多,高斯-牛顿法就是其中之一。

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    用SQL解一道有趣的数学题:Gauss和Poincare

    Gauss说:“那我也知道了。” 问题:那两个数字是几? 对于Gauss来说他知道两个数之和,而不知道两个数的积,但是Gauss却肯定的说,他保证Poincare也不知道这两个数是什么。这句话就很有深意。 这说明由于Gauss刚才的推断所排除的一些数值组合后,使得Poincare手中的积可以唯一确定这两个数值了。 随后Gauss说他也知道了,意味着根据Poincare能够确认这两个数的信息,Gauss也可以唯一的确定这两个数了。 随后还有最后一个条件,就是Gauss这时也知道了两个数是什么,说明Gauss根据Poincare确定两个数的数值这个事实,进一步推断出了最终的结果。

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    【干货】用极少量样本有效的训练分类器-对抗自编码器PyTorch手把手实战系列

    = z_real_gauss.cuda() z_fake_cat, z_fake_gauss = Q(X) D_real_cat = D_cat(z_real_cat) D_real_gauss = D_gauss(z_real_gauss) D_fake_cat = D_cat(z_fake_cat) D_fake_gauss = D_gauss(z_fake_gauss) = -torch.mean(torch.log(D_real_gauss + TINY) + torch.log(1 - D_fake_gauss + TINY)) D_loss Q.train() z_fake_cat, z_fake_gauss = Q(X) D_fake_cat = D_cat(z_fake_cat) D_fake_gauss = D_gauss(z_fake_gauss) G_loss = - torch.mean(torch.log(D_fake_cat + TINY)) - torch.mean(torch.log

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    【干货】对抗自编码器PyTorch手把手实战系列——PyTorch实现对抗自编码器

    = self.lin3_gauss(x) return z_gauss Decoder模型: # p(x|z) class P_net(nn.Module): def __ 得到loss D_real_gauss = D_gauss(z_real_gauss) # 用encoder 生成假样本 Q.eval() # 切到测试形态, 这时候, Q( 即encoder)不参与优化 z_fake_gauss = Q(images) # 用判别器判别假样本, 得到loss D_fake_gauss = D_gauss(z_fake_gauss ) # 判别器总误差 D_loss = -mean(log(D_real_gauss + EPS) + log(1 - D_fake_gauss + EPS)) # 优化判别器 = Q(images) D_fake_gauss = D_gauss(z_fake_gauss) G_loss = -mean(log(D_fake_gauss + EPS))

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    SOR迭代法解线性方程组

    SOR迭代是在Gauss-Seidel迭代方法基础之上的进一步改进。其特征是取xk+1和xk的一个适当的加权平均来加快Gauss-Seidel收敛。对于方程组 ? Gauss-Seidel迭代格式为 ? 而SOR迭代则是: ? 显然,参数ω=1时就是Gauss-Seidel迭代。 1)当n=200时,分别用Jacobi,Gauss-Seidel以及SOR (ω=1.5和ω=1.2),比较三种方法收敛所需的迭代步数。 ? 合理选择参数ω决定了SOR比Gauss-Seidel更快收敛。如果参数选择不当,SOR反而比Gauss-Seidel更慢。参数ω=1时就是Gauss-Seidel迭代。

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    【干货】对抗自编码器PyTorch手把手实战系列——对抗自编码器学习笔迹风格

    = D_net_gauss(500, z_red_dims).cuda() # encode/decode 优化器 optim_P = torch.optim.Adam(P.parameters() 得到loss D_real_gauss = D_gauss(z_real_gauss) # 用encoder 生成假样本 Q.eval() # 切到测试形态, 这时候, Q( 即encoder)不参与优化 z_fake_gauss = Q(images) # 用判别器判别假样本, 得到loss D_fake_gauss = D_gauss(z_fake_gauss ) # 判别器总误差 D_loss = -mean(log(D_real_gauss + EPS) + log(1 - D_fake_gauss + EPS)) # 优化判别器 = Q(images) D_fake_gauss = D_gauss(z_fake_gauss) G_loss = -mean(log(D_fake_gauss + EPS))

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    OpenCV图像处理09-图像模糊(一)

    imshow(blur_window, dst_blur); //************************************************** //高斯滤波 Mat dst_Gauss ; GaussianBlur(src, dst_Gauss, Size(5, 5), 11, 11); string Gauss_window = "Gauss image"; namedWindow (Gauss_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow(Gauss_window, dst_Gauss); waitKey(0); return 0; }

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    【从零学习OpenCV 4】高斯滤波

    = imread("equalLena_gauss.png", IMREAD_ANYDEPTH); Mat equalLena_salt = imread("equalLena_salt.png" , IMREAD_ANYDEPTH); if (equalLena.empty()||equalLena_gauss.empty()||equalLena_salt.empty()) { , result_5gauss, Size(5, 5), 10, 20); GaussianBlur(equalLena_gauss, result_9gauss, Size(9, 9), 10, imshow("result_5", result_5); imshow("result_9", result_9); //显示含有高斯噪声图像 imshow("equalLena_gauss ", equalLena_gauss); imshow("result_5gauss", result_5gauss); imshow("result_9gauss", result_9gauss

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    OpenCV图像处理10-图像模糊(二)

    dst_bilateral); //************************************************** //高斯滤波(用于对比 凸显双边滤波效果) Mat dst_Gauss ; GaussianBlur(src, dst_Gauss, Size(5, 5), 11, 11); string Gauss_window = "Gauss image"; namedWindow (Gauss_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow(Gauss_window, dst_Gauss); waitKey(0); return 0; }

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    Elasticsearch 7.10.1集群压测报告(4核16G*3,AMD)

    decay_geo_gauss_function_score 644.189 ms 100th percentile latency decay_geo_gauss_function_score 652.326 decay_geo_gauss_function_score 614.672 ms 99th percentile service time decay_geo_gauss_function_score 0 % Min Throughput decay_geo_gauss_script_score 1 ops/s Mean Throughput decay_geo_gauss_script_score 1 ops/s Median Throughput decay_geo_gauss_script_score 1 ops/s Max Throughput decay_geo_gauss_script_score time decay_geo_gauss_script_score 602.263 ms 99th percentile service time decay_geo_gauss_script_score

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    【从零学习OpenCV 4】均值滤波

    = imread("equalLena_gauss.png", IMREAD_ANYDEPTH); Mat equalLena_salt = imread("equalLena_salt.png" , IMREAD_ANYDEPTH); if (equalLena.empty() || equalLena_gauss.empty() || equalLena_salt.empty()) { blur(equalLena, result_3, Size(3, 3)); blur(equalLena, result_9, Size(9, 9)); blur(equalLena_gauss , result_3gauss, Size(3, 3)); blur(equalLena_gauss, result_9gauss, Size(9, 9)); blur(equalLena_salt ", equalLena_gauss); imshow("result_3gauss", result_3gauss); imshow("result_9gauss", result_9gauss

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    图像特征点|SIFT特征点之图像金字塔

    i < intvls + 3; i++)//每一组有intvls + 3 层,intvls一般为3 { if (o == 0 && i == 0)//如果是第一组第1层 gauss_pyr [o][i] = downsample(gauss_pyr[o - 1][intvls]);//降采样图像 /* blur the current octave's last image to create the next one */ else//建立非第一组的非第1层 { gauss_pyr[o][i] = cvCreateImage(cvGetSize( gauss_pyr[o][i - 1]),IPL_DEPTH_32F, 1); cvSmooth(gauss_pyr[o][i - 1], gauss_pyr[o][i],CV_GAUSSIAN [o][i]),IPL_DEPTH_32F, 1); cvSub(gauss_pyr[o][i + 1], gauss_pyr[o][i], dog_pyr[o][i], NULL);//cvSub

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    【从零学习OpenCV 4】图像金字塔

    Mat gauss; 23. pyrDown(Gauss[i], gauss); //下采样 24. Gauss.push_back(gauss); 25. } 26. //构建拉普拉斯金字塔 27. pyrDown(Gauss[i], down); //上采样 34. pyrUp(down, upGauss); 35. lap = Gauss[i] - upGauss; 36. Lap.push_back(lap); 37. } 38. pyrUp(Gauss[i], upGauss); 39. lap = Gauss[i - 1] - upGauss; 40.

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    教程 | 通过PyTorch实现对抗自编码器

    Q.cuda() P = P.cuda() D_cat = D_gauss.cuda() D_gauss = D_net_gauss().cuda()# Set learning 0,5) if torch.cuda.is_available(): z_real_gauss = z_real_gauss.cuda() z_fake_gauss = Q(X) 在代码中, # Compute discriminator outputs and loss D_real_gauss, D_fake_gauss = D_gauss(z_real_gauss) , D_gauss(z_fake_gauss) D_loss_gauss = -torch.mean(torch.log(D_real_gauss + TINY) + torch.log(1 - # GeneratorQ.train() # Back to use dropout z_fake_gauss = Q(X) D_fake_gauss = D_gauss(z_fake_gauss

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