pinv指令     在多数解的例子中,有时并不是仅要将其中一变数设定为零之解.为使整个系统得到最佳化,亦可利用pinv指令求得最小模组之合理解.pinv(A)又称为虚反矩阵(pseudoinverse),其功能与反矩阵之计算相同,但它会基于svd(A)函数(或称奇异值分解函数)之计算方式,求得一个不是属于全阶之矩阵A之反矩阵.这是长方形矩阵求解时,在多重解中求其反矩阵之折衷方式.故若矩阵A为方矩阵或非零矩阵,则其结果应与inv(A)相同.只是在这样的状况,宁可使用inv(A)较为省事.处理这些…

对于方阵A,如果为非奇异方阵,则存在逆矩阵inv(A)对于奇异矩阵或者非方阵,并不存在逆矩阵,但可以使用pinv(A)求其伪逆   inv:   inv(A)*B实际上可以写成A\BB*inv(A)实际上可以写成B/A这样比求逆之后带入精度要高 A\B=pinv(A)*B A/B=A*pinv(B)   pinv:   X=pinv(A),X=pinv(A,tol),其中tol为误差 pinv是求广义逆 先搞清楚什么是伪逆.对于方阵A,若有方阵B,使得:A·B=B·A=I,则称B为A的逆矩阵.如…

矩阵求逆可以使用左除(\)和右除(/),inv,pinv 首先了解需要求逆的矩阵A是否为奇异方阵 inv 若A为非奇异方阵,则存在逆矩阵,可利用inv求逆: inv(A) pinv 若需要求逆的矩阵A为奇异矩阵或者非方阵,则并不存在逆矩阵,此时可以使用pinv(A)求其伪逆(广义逆): X = pinv(A) X = pinv( A, tol ) # tol为误差 若A为非奇异矩阵,请不要使用pinv求逆,虽然计算结果相同,即 inv(A) = pinv(A) 但pinv的计算复杂度较高. 左除…

moore-penrose pseudoinverse of matrix伪逆…

枚举LCP,假设前$i-1$个都相同.那么后面$n-i$个数可以随意排列,第$i$个位置可以填的方案数为后面小于$a_i$的数字个数,树状数组维护. 同时为了保证本质不同,方案数需要除以每个数字的个数的阶乘. 将$m$分解质因数,然后CRT合并即可. 可以先用树状数组处理出所有贡献. 同时在分开计算答案的时候,除了某个超过$\sqrt{m}$的大因子之外,其它模数的逆元都可以线性预处理. 所以总时间复杂度为$O(n\log n)$. #include<cstdio> #include<a…

matlab基础教程--根据Andrew Ng的machine learning整理 基本运算 算数运算 逻辑运算 格式化输出 小数位全局修改 向量和矩阵运算 矩阵操作 申明一个矩阵或向量 快速建立一个矩阵或向量 随机矩阵方阵生成 magic矩阵生成(每行每列相加和相同) 获取矩阵的维度size 获取矩阵的最大维度length 矩阵操作.获取单个元素.行.列.赋值 矩阵append.矩阵元素放到一个列向量中 矩阵运算 矩阵乘法 A*C:根据矩阵乘法公式相乘. A .* B:矩阵元素对应相乘. 矩…

1. 矩阵表示 >>行元素分隔: 空格'space'或逗号',' >>列分隔: 分号或回车换行符 2. 冒号表达式 1) start:end 2) start: step : end >> x=1:5 x = 1 2 3 4 5 >> y=1:2:9 %步长为2 y = 1 3 5 7 9 3. 线性等分函数 原型 linspace(start_x, end_y, n) >> z=linspace(0,1,6) z = 0 0.2000 0.40…

浅谈ITIL TIL即IT基础架构库(Information Technology Infrastructure Library, ITIL,信息技术基础架构库)由英国政府部门CCTA(Central Computing and Telecommunications Agency)在20世纪80年代末制订,现由英国商务部OGC(Office of Government Commerce)负责管理,主要适用于IT服务管理(ITSM).ITIL为企业的IT服务管理实践提供了一个客观.严谨.可量化的标…

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册…

matlab中自带的计算距离矩阵的函数有两个pdist和pdist2.前者计算一个向量自身的距离矩阵,后者计算两个向量之间的距离矩阵.基本调用形式如下: D = pdist(X) D = pdist2(X,Y) 这两个函数都提供多种距离度量形式,非常方便,还可以调用自己编写的距离函数. 需要注意的是:pdist2返回是n*n的距离矩阵,pdist则返回距离矩阵的下三角串联形式. 下面是具体的介绍: 一.pdist Pairwise distance between pairs of object…