linear-algebra

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BLAS for C（cblas.h）のインストール方法を知っていますが、Combinatorial BLAS（CombBLAS）の使い方はわかりません。私はCentOS 6.5を使用しています。ここは、私は私のサーバーに正常にインストールされているものです： # yum groupinstall "Development Tools" # yum install openmpi openm

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ゼロまでの整数の配列の最大部分集合をどのように見つけるか

xorsを0にする[0,1,4,5,6,8]という配列の最大部分集合を明確にするために、[0 、1,4,5]は0^1^4^5 = 0（ここで、^はxorであるから）である。私はこれが指数関数的な時間でブルートフォースで行うことができることを知っていますが、私は下界が何であるか、そしてそのアルゴリズムをどのようなアルゴリズムで解いているのか知りたいと思います。私はRationalシーブアルゴリズム

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Scilabでこの等価性がFalseを返すのはなぜですか？

私はScilabを教育目的で学習しています。 Gaussian Eliminationを扱う場合、Ax = bとなります。 "A"は線形方程式からの係数を有するマトリックスであり、 "x"は変数を有するベクトルであり、 "b"は線形システムからの "解"を有するベクトルである。のは、Aがあるとしましょう： 10. - 7. 0. - 3. 2.09 6. 5. - 1.

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行列を数値で表すことはできますか？

これは非常に簡単な問題です。私は行列全体を単一の数字として返信したいと思います。例えば、は、以下のように、私は3×3行列をした言う： [1 2 3 4 5 6 7 8 9] Iは、単一の数として、この行列を表すことができますか？この質問をしたので、なぜ私がこれをしたいのか教えてください。私は2つの行列を持っています.2つの行列の差を1つの数として求めています。私が実際に望むのは、異なる/類

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1つの座標が矩形であるとわかっている場合、矩形の座標を見つける方法

私は、（x1、y1）、（x2、y2）、（x3、y3）、（x4、y4）の四隅を持つ四角形を1つ持っています。ここで、（x1、y1）は左下、（x2、y2）は右下、（x3、y3）は左上、（x4、y4）は右上です。私は（95.946236,5.907290）の（x1、y1）の値しか持たず、長方形の長さは長さ1.397m、幅は0.8128m、または55インチX 32インチです。だから私は（x2、y2）（x

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Javaで2次元配列を入力して保存しますか？

私はJavaの2d配列の手動入力に苦労してきました。私は行列に関係するプログラムを作成していてまず、行列を作るために行と列を操作する方法があるが別名ではなく内に垂直に配置されているよりも、正方形のように見えるように、より「自然」に見えますプログラム*（まもなくスクリーンショットを提供します）。第2に、メインメソッドのマトリックスに手動で入力された2D配列を保存するにはどうすればよいのですか？後

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API17に相当するScriptIntrinsicBLAS

ScriptIntrinsicBLASは、API 23以降でサポートされています。カスタムのRSカーネルを書くことなく、API 17で基本線形代数演算を実行する方法はありますか？ RenderScript Runtime API Referenceはドットプロダクトや正規化などの操作を提供するようですが、（ScriptIntrinsicBLASのように）割り当てとして表される無制限のベクトルではな

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超球面の中心からの距離の計算方法（白色化PCA）

ホワイトニングを含む参照データセットの主成分を計算したとします。主成分ベクトルから作成された変換行列は、テストデータセットに適用され、PCの部分空間に投影されます。さて、各列の係数を単純に足し合わせることで、PCの超球の中心からの各テストデータベクトルの距離を測定できるはずです。これは正しいです？この変換を参照データに適用すると、すべての列の長さがゼロになり、テストデータを参照データのように見せて

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Rの任意のm * n行列Aについて均等系Ax = 0を解く（Aのヌル空間の基底を見つける）

均等系を解くにはAがm * nの行列（必ずしも正方形ではない） # A=[-0.1 0.1]= 1x2 matrix; x=2x1 to be found; 0: 1x1 zero matrix A <- t(matrix(c(-0.1,0.1))) この質問はRn -> Rmのカーネル（ゼロ空間）を求めるのと同等であると思われる（上付きで行うことはできません。申し訳ありません）線形変換。

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Python：行列を正の半定理に変換する

私は現在、カーネルの方法を研究しています。ある時点で、非正準確定行列（すなわち類似行列）を1つのPSD行列にする必要がありました。私はこのアプローチを試みた： def makePSD(mat): #make symmetric k = (mat+mat.T)/2 #make PSD min_eig = np.min(np.real(linalg.eigva