linear-algebra

    5गर्मी

    1उत्तर

    लिखने के लिए मैं सी ++ लाइब्रेरी ईजिन से बहुत प्रभावित हूं जो मैट्रिक्स/वेक्टर गणना में भारी गति प्राप्त करने के लिए अभिव्यक्ति टेम्पलेट का उपयोग करता है। मैं इस पुस्तकालय को स्कैला में क्लोन करना चाह

    6गर्मी

    2उत्तर

    पर eigenvalues ​​और eigenvectors की गणना के लिए खराब प्रदर्शन कुछ कोड में हमें समेकित वास्तविक matrices (एक्स = लांबा बीएक्स) के साथ सामान्यीकृत eigenvalue समस्या के लिए ऑटो वैक्टर और ऑटो मान प्राप्त

    8गर्मी

    3उत्तर

    यहां एक दिलचस्प पहेली है। नीचे R snippet है जो वाई-अक्ष पर बिंदु (0, आरएफ) से खींची गई रेखा के संबंध में एक वर्गबद्ध कार्य के स्पर्श बिंदु को पहचानता है। पोर्टफोलियो सिद्धांत से परिचित लोगों के लिए, य

    13गर्मी

    2उत्तर

    में एकवचनता के कारण अवैध मैट्रिक्स ऑपरेशन को छोड़कर कैसे प्रयास करें, न्यूमप्पी में, मैं न्यूटन-रैफसन योजना के प्रत्येक चरण में मैट्रिक्स इनवर्क्स की गणना करने के लिए linalg का उपयोग करने की कोशिश कर

    8गर्मी

    1उत्तर

    के लिए फिनिट फील्ड लीनियर बीजगणित लाइब्रेरी मैं हास्केल के लिए एक सीमित क्षेत्र रैखिक बीजगणित पुस्तकालय की तलाश में हूं। हास्केल के लिए FFLAS-FFPACK की तरह कुछ बढ़िया होगा :-)। बेशक, मैंने hmatrix की

    5गर्मी

    3उत्तर

    पर एक विमान फिट करें मैं कम से कम वर्ग विधि के साथ एक 3 डी बिंदु सेट पर एक विमान फिट कर रहा हूं। मेरे पास पहले से ही एल्गोरिदम है, लेकिन मैं इसे कम से कम वर्ग का उपयोग करने के लिए संशोधित करना चाहता ह

    7गर्मी

    1उत्तर

    मैं finite field/galois field सी के लिए सटीक रैखिक बीजगणित लाइब्रेरी खोज रहा हूं (सी ++ स्वीकार्य नहीं है क्योंकि मुझे इसके लिए एक हास्केल-बाइंडिंग लिखने में सक्षम होना चाहिए और यह स्पष्ट रूप से diffi

    12गर्मी

    2उत्तर

    समस्या सार: जब scipy.optimize.fmin_bfgs न्यूनीकरण (अनुकूलन) फ़ंक्शन का उपयोग करने का प्रयास, समारोह एक derphi0 = np.dot(gfk, pk) ValueError: matrices are not aligned त्रुटि फेंकता है। मेरी त्रुटि जांच

    8गर्मी

    2उत्तर

    आइए कहें कि मेरे पास मनमाना वेक्टर ए है। मनमानी राशि से वैक्टर परिमाण को कम करने का सबसे प्रभावी तरीका क्या है? Vector shortenLength(Vector A, float reductionLength) { Vector B = A; B.norma

    8गर्मी

    2उत्तर

    में कुशल कम रैंक अपॉक्सिमेशन मैं फ्रैबेनियस मानदंड के तहत इष्टतम है जो एक मैट्रिक्स के लिए एक निम्न रैंक अनुमान की गणना करना चाहता हूं। ऐसा करने का छोटा तरीका मैट्रिक्स के एसवीडी अपघटन की गणना करना है