我需要一种快速的方法来获得复杂行列式的对数,最好不是先得到行列式,然后再取对数,因为数字可以变得很大或很小(后来我使用了这些数字的比率,但只有在它们相似时才使用;因此,它们的差值的指数表现得很好)。
到目前为止,我一直在使用alglib库;进行LU分解,然后沿着对角线添加日志,然后将i*pi乘以枢轴数。假设我有一个大小为alglib::complex_2d_array m的n,我有
alglib::integer_1d_array pivots;
cmatrixlu(m, n, n, pivots);
int nopivs=0;
for(int j=0;j<n;j++) nopivs+=
当我将简单的算法(矩阵乘法、LU因式分解等)应用于2^n的矩阵时,我可以观察到缓存抖动的影响:基本上,在2^k矩阵上存在时间峰值,但是对于2^n的增长值,这种现象不再成立(例如size = 2^14x2^14 = 16384x16384)。
这是什么原因?
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在matlab中运行一些非常简单的实验,我得到如下结果:
>> n = 1024;
>> AA = rand(n);
>> tic; lu(AA); toc;
Elapsed time is 0.163291 seconds.
>> n = 1025;
>> AA = r
我在SQL上有这段代码,我试图在Salesforce中使用它。我得到一个错误,它不识别连接函数。
以下是代码:
SELECT
lu_table.Name,
lu_table.id,
primary.Start_date,
primary.end_date,
secondary.metric
FROM primary
LEFT JOIN secondary
ON primary.xyz= secondary.xyz
LEFT JOIN lu_table
ON primary.id = lu_table.id
group by lu_table.Name;
下面是我的全部代码,运行时我得到以下错误:
JSON parse error: Illegal unquoted character ((CTRL-CHAR, code 10)): has to be escaped using backslash to be included in string value\n at [Source: (PushbackInputStream); line: 2, column: 4096]; nested exception is com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException: Illegal u
我使用下面的代码将两个向量a和b中的量的差值存储到向量d中,但它不能正常工作。你能告诉我错误在哪里吗?输入文件的文本如下: 10-配对的数量
8 50 //value in a -space- value in b
74 59
31 73
45 79
24 10
41 66
93 43
88 4
28 30
41 13
代码:
long int x, i = 0, j = 0;
FILE *fp = fopen("jobs.txt", "r");
fscanf(fp, "%lu", &x);
long int c = x;
vecto
我有4列数据A、B、C、D。有些数据正在重复,例如第1行:P2 XX P6 XX在第5行:P6 XX P2 XX中重复。有人能帮我从Pandas dataframe中移除重复的单位吗?
A B C D
P2 XX P6 XX
P3 XX P5 XX
P5 XX P8 XX
P5 XX P3 XX
P6 XX P2 XX
P8 XX P5 XX
P1 LU P2 LU
P2 LU P1 LU
P3 LU P9 LU
P3 LU P6 LU
P6 LU P3 LU
P9 LU P3 LU
输出:
A
如何计算非方阵的Cholesky分解,用numpy计算马氏距离
def get_fitting_function(G):
print(G.shape) #(14L, 11L) --> 14 samples of dimension 11
g_mu = G.mean(axis=0)
#Cholesky decomposition uses half of the operations as LU
#and is numerically more stable.
L = np.linalg.cholesky(G)
def fitting_f
我有两个data.tables,DT和L:
> DT = data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9,key="x")
> L=data.table(yv=c(1L:8L,12L),lu=c(letters[8:1],letters[12]),key="yv")
> DT
x y v
1: a 1 1
2: a 3 2
3: a 6 3
4: b 1 4
5: b 3 5
6: b 6 6
7: c 1 7
8: c
我目前正在测试根据键值对列表进行排序的最佳算法。
我有一个非常简单的对象(以下代码片段来自C#)
class BasicObject
{
int Key;
}
密钥是在构造对象时随机设置的。
所以我有一个BasicObject对象列表,最后需要按键值排序。
List<BasicObject> basicList = new List<BasicObject>();
for (int i = 0; i < someAmount; i++)
{
basicList.Add(new BasicObject());
}
我的想法是,创建一个名为orderedList的新列
我无法在matlab中完成完整的旋转。假设我有一些不稀疏的矩阵:
A = [0,1,1,1;0,1,0,0;1,1,1,1;0,0,0,-1]
当我试图在matlab中使用lu命令时,它不喜欢它,因为它并不稀疏:
>> [L,U,P,Q] = lu(A)
Error using lu
Too many output arguments.
甚至连文档都说它必须是稀疏的:
对于稀疏非空A,L,U,P,Q= lu(A),返回单位下三角矩阵L,上三角矩阵U,行置换矩阵P,列重排矩阵Q,使得P_A_Q = L*U,如果A是空的或不稀疏的,lu会显示错误消息。语句lu(A,‘矩阵’)返回相