linear-algebra

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目的：が行列を使用して、2つの線形方程式からなる連立方程式を解くために、式：Aは、からなる行列である X = A^-1 * B Bは2つの方程式の結果からなる行列、Xはxとyの2つの変数からなる行列です。使用言語： HTMLとJavaScriptを1つのファイルにまとめました。問題：次のようにプロジェクトの私の最初のバージョンはここにある： https://pastebin.

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マトリックスを使ったメープルの反復関係

タイトルと同様に、私はメープルで再帰を使用するプロジェクトをやっていることを示唆しています。例：我々は呼ば3×3マトリックスを有しており、我々は3×（B）を掛け、次いで3×（C）に追加し、得られたマトリックスは新たとして使用されているとBと同じ操作を行います。これをメープルでどうやって行くのですか？

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Pythonを使って行列の行列式を見つける方法

線形代数ではPythonとrustyの新機能が追加されました。しかし、Numpyを使わずにPythonの行列から行列式を作成する正しい方法についてのガイダンスを探しています。以下のコードのスニペットをご覧ください。どんな支援も大歓迎です。 import math from math import sqrt import numbers import operators def deter

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オクターブの三重対角行列上でのメモリ最適化ガウス - ザイデル反復

私は、トリディア線の一次方程式系を解くプログラムをOctaveで書くつもりです。特定の部分は、私のデータが通常のnxn行列に保存されていないが、各列がそれぞれ下側、上側、上側の対角線を表すnx3の行列であることです。私はすでに通常の行列のための関数的反復プロセスを開発しましたが、この場合、何らかの形でインデックス作成権を得ることができません（コードは多かれ少なかれ同じだと思います）。 A（1,1

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マトリックスQR分解アルゴリズム

私はステップバイステップでQR分解を視覚化しようとしていましたが、期待される結果が得られません。いずれかの専門家の目は、私が行方不明かもしれないもの見つけることができれば、それは素晴らしいだろうので、私はnumpyのに新たなんだ： import numpy as np from scipy import linalg A = np.array([[12, -51, 4], [6, 167,

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Pythonのバック置換

私はバック置換を実装することになっています。行エシロン行列A、ベクトルb、解ベクトルxは既に初期化されています。私のコードのインデックスに問題があります。どのように私は私の範囲を調整しても、私は常に最初に右に落ちて、境界外のエラーを取得するようだ。私はすでに紙の上で私のソリューションをテストし、それは正しいことを行う必要があります、しかし、私はちょうど指数の問題を乗り越えることはできません。誰に

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円内を移動する物体の速度を変更するための公式

現在、私はレーストラックの周りで異なる車を動かしています。私はトラックの端部とその周囲の車の速度を変化させる Canvas move object in circle ARCCOSに記載されている式（1-（D ⁄ R） ⁄ 2）を使用してい非常にうまくいきます。私が理解していないのは、式がどのように導出されるかです。私はarcsinまたはarccosの2次導関数から導出しようとしていますが、式を

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マトリックスデータと数学を分けるべきですか？

私はOpenGL変換に必要な数学を行うための簡単なクラスを作ろうとしています。しかし、ここで私は途中で、さまざまな例を見ているうちに、ほとんどの図書館は行列クラスそのもの（静的メソッドを使った数学クラスのほとんどの時間）から数学を分離していることがわかります。これはどういう理由がありますか？複数の行列オブジェクトを作成しているときに、その関数も複数回作成されている場合は、パフォーマンスに影響する

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は、私は、フォームの式のかなり単純なシステムを有する線形方程式

の過剰決定系を解きます、私はA, B, C, Dのパラメータを解決する必要があります。私はnumpy.linalg.lstsqで遊んでいましたが、マトリックスの形状を正しく得ることができません。これは私が失敗し import numpy as np N = 10000 x1, y1 = np.random.uniform(0., 5000., (2, N)) x2, y2 = np.ra

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numpyを使った行列の条件番号

[python 2.7とnumpy v1.11.1]行列の条件数を調べていて、関数np.linalg.cond()を使わずに行列の条件数を計算しようとしています。 numpyのドキュメントに基づいて、行列の条件番号の定義は、「xのノルムのノルムはxの逆数のノルム」となります。 || X || * || X^-1 ||行列のため a = np.matrix([[1, 1, 1], [