linear-equation

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私は線形方程式の系を解くように質問されました。質問では、Iは式Xは、（XをY軸、Z W）の列ベクトルであるX = Bを解決するために行列Aと列ベクトルBを設定する必要が述べています。 A = [1 1 1 1; 0 1 4 -2; 2 0 -2 1; 1 -2 -1 1] b = [28;7;22;-4] A1 = inv(A).*b sum(A1,2) これは私がこれまで行ってきたもの

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方程式系のnetlogoの行列拡張

私は2つのエージェント、ディストリビューター、サプライヤーを持っています。これらのカメにはいくつかの変数があり、それらのうちいくつかはグローバルに定義され、別のタイプのエージェントに割り当てることができます。問題は、以下のように、変数のいくつかを使ってディストリビューターの方程式の系を解こうとしているということです。（売上と係数は毎回変わるディストリビューターの変数です）DCoeffiecient

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異なるモジュロでリンクされた方程式のシステムを解く

異なるモジュロ空間で表される方程式の系を解くアルゴリズムはありますか？このシステムのソリューションの (x1 + x2 ) % 2 = 0 ( x2 + x3) % 2 = 0 (x1 + x2 + x3) % 3 = 2 一つである： x1 = 0 x2 = 2 x3 = 0 は、どのように私は算術（ブルートフォースアルゴリズムを使用せずに）この解決策を見つけることができexem

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最小限の変数の追加制約がある線形方程式の合計

私はすでにGauss-Jordan消去を使用して行エシロン行列に縮小された線形方程式系を持っています。 n変数Xn（ここでXnはN0（=正の整数）にあります）を持つ私のシステムは複数の解を持ち、私は魔法使いの解を見つけたいと考えていますすべてのXnの和は最小ですです。どうすればいいですかプログラムによって？例えば線型方程式のこのシステムで考えてみましょう。私は取得したい最小限のソリューションの

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Tensorflowのスパース行列三角解法？

Tensorflowに疎な三角行列を使ってAx = bを解く実装がありましたか？ AFAIKたとえば、Aを疎行列表現の下三角行列として使用する場合は、tf.sparse_to_dense（）を使用して密行列に変換する必要があります。）。しかし、Aが非常に大きな次元、たとえば16416x16416を持ち、非常にまばらなエントリ、たとえば0.018％（約45216の非ゼロ）の場合、大量のメモリが必

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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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シンボリック変数を追加した後に非常に長い数字がありますか？

私はalpha,beta、gammaのSVM分類子の値を決定し、SVM分類子を訓練し、アルファベクトルとサポートベクトルを決定しました。マイサポートベクトルは、以下の、行ごとに3つの変数を持っている私のサポートベクターからわずか10行です： 0.0904235536887480 -0.269325475875919 -0.678528701392414 -0.321039098061280 -0

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Matlabの線形不等式/等式の系によって示唆される不等式：数値引数または反例？

私はMatlabで解くべき線形不等式/等式のシステムを持っています。私はlinprogを使います。不等式の一部が厳密であるようhere 機能solveを以下epsの値を提供した後、システムを解く説明したように Iは、厳密な包含をゲットするために非常に小さいcostant epsを使用します。私は（が、私は解析的にそれを表示する方法を知られていないが）機能 solve内部の私は linprogrア

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Pythonで制約付き線形方程式を解く

私はいくつかの制約を伴う線形方程式のシステムを持っています。 Pythonでこの方程式系を解くのに誰かが助けてくれたら、私はそれを感謝します。 http://docs.sympy.org/dev/modules/solvers/solveset.html#sympy.solvers.solveset.linsolve がリストにすべての数式を追加します。

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Rの直線方程式を解くR

X1の分散、X2の分散、X1とX2の共分散を考えると、Rを使ってU = 2X1-X2とV = X1 + 2X2の相関を計算する方法はありますか？