linear-algebra

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Matplotlibを使用すると、次の代数方程式を3Dでプロットするにはどうすればよいですか？ 3面の交差を視覚化しますか？

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NumPyのドットプロダクトは、配列dtypeに応じて2つの異なる結果を示します

グレースケール画像データ（0-255）があります。 NumPy dtypeに応じて、異なるドットプロダクト結果が得られます。それらが同じ画像であるため、コサイン距離は0でなければならない、ので、私は第2のドット積が正しい知っ >>> x0 array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], dtype=uint8) >>> x1 array([0, 0, 0, ..., 0, 0,

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matlabセルとブロック行列乗算

Matlabのセルを使ってAとBのブロック行列乗算を行いたい。より具体的には、 a= 1 1 2 2 1 1 2 2 3 3 4 4 3 3 4 4 b= 2 2 4 4 2 2 4 4 6 6 8 8 6 6 8 8 ブロックを含むセル配列に変換できるようになりました。 A = mat2cell(a,[2,2],[2,2

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可能性のあるテンソルフローcholesky_solveの不一致？

私はtensorflow.cholesky_solveを使って線形方程式系を解くことを試みており、予期せぬ結果が出てきています。私は単純マトリクス反転ラtensorflow.matrix_inverse、ソルバーtensorflow.matrix_solve非コレに基づく行列方程式、およびtensorflow.cholesky_solveで、非常に単純な線形システムの出力を比較するためのスクリプ

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計算の適切な最適化

numpyでコードを最適化しようとしていますが、これが正しいアプローチであるかどうかは疑問です。ここで計算の式はです。この行列は下三角です。そして、ここに私の試みです： (np.sum(P) - np.trace(P))/np.sum(((t[np.newaxis]).T - t) * P) それが得ることができるか、より効率的な方法を見ることができるように良い本ですか？

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numpyでtf.space_to_depthを実装する方法は？

tensorflowの関数はtf.space_to_depthとなります。 Tensorflowのソースコードでこの関数を実装するのはとても難しいです。 numpyを使用して実装するのを手伝ってください。この機能の仕組みを視覚化するためのコードです。ところで、すべての前に、テンソルフロー関数への入力は入力形状でなければならないことは言うまでもない。[batch, height, width, d

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行列を縮尺、回転、および変換で分解する。

行列を3x3回転行列、スケールベクトル、および翻訳ベクトルに分解しようとしています。これは、haskellを使って行います。私はlinearパッケージの行列を使用しています。残念ながら、パッケージは、行列をスケール、回転、および平行移動から作成し、行列からそれらを抽出するのではなく、関数をエクスポートします。したがって、私は自分でそれを行うための関数を書くことにしました。しかし、私はそれらをスケ

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MKL `dgesvd`とMKL` LAPACKE_dgesvd`のパフォーマンス？

dgesvdレイアウトLAPACK_COL_MAJORとLAPACKE_dgesvdと思われるが、dgesvdとLAPACKE_dgesvdの例を見て、それは、最適なワークスペースを照会し、割り当てられdgesvd例の余分なステップがあると思われます。は、このステップは、入力行列がCOL_MAJORかROW_MAJORであるかどうかを把握することであると仮定することは正しいですか？最適なワーク

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効率的なKroneckerプロダクト、単位行列と規則的な行列 - NumPy/Python

私はPythonプロジェクトに取り組んでnumpyを利用しています。私はしばしば行列のクロネッカー積を恒等行列で計算しなければなりません。これらは私のコードでかなり大きなボトルネックですので、それらを最適化したいと思います。私が取るべき製品は2種類あります。最初のものは次のとおりです。 np.kron(np.eye(N), A) この1つは、単純にscipy.linalg.block_diag

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なぜTensorFlowの除算に軸パラメータがないのですか？

私の問題は以下の通りである： Iは、列軸にベクトル行列を分割したいのですが、Aは[n,n]形状と[1,n]形状のvベクトルと行列である場合TensorFlowのみ行分割を提供。私のソリューションは、このでした： tf.transpose(tf.div(tf.transpose(A), v)) 私はこれを試してみましたが、それは動作しますしません：更新：それは作品を！ tf.div(A, tf