Mittag-Leffler分解定理的证明有多种,比如可以利用一维$\overline{\partial}$的解来构造相应的函数,还可以利用极点主部的Taylor多项式来进行修正使得$\sum(g_{n}-P_{n})$在$\mathbb C$上一致收敛来构造函数. 这里要说一下,因为上述级数是一个亚纯函数的级数,是有极点的.所以这里在$K$的收敛,均是指级数$\sum(g_{n}-P_{n})$仅有有限项在$K$中有极点,同时去掉这些项以后所得新的级数收敛.但是无论是哪一种证明,都无法给出函数…

服务端处理1个客户端的例子 运行结果: (1) while(accept+if(recv)) 情形 执行服务端进程: [root@localhost single_link]# ./server [server]: begin [server]: loop...... Client[]==>Server: now send data to conn_id [server]: loop...... Client[]==>Server: now send data to conn_id [serv…

本文内容来自于论文:Tag recommendations based on tensor dimensioanlity reduction 在社会标签系统中,存在三元关系,用户-物品-标签.这些数据最直观的表示方式是三维数组(张量). 论文小例子的设定如下图, 用户1 对 物品1 打的标签是 T1(IBM 电脑), 用户2对 物品1 打的标签是 T1(IBM 电脑) 其他类似,不赘述. 设定标注过的对应位置为1,没标注的为0.则上图的数据可以表示成一个三阶稀疏张量(sparse tensor)…

返回本章节 返回作业目录 需求说明: 用户输入一个小数,程序分解出整数部分和小数部分. 实现思路: 接收用户控制台输入的小数. 用强制类型转换将整数部分得到. 使用用户输入的小数减去整数部分得到小数部分,小数部分只保留2位. 实现代码: import java.util.Scanner; public class ChangType2 { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); /…

1. QR 分解的形式 QR 分解是把矩阵分解成一个正交矩阵与一个上三角矩阵的积.QR 分解经常用来解线性最小二乘法问题.QR 分解也是特定特征值算法即QR算法的基础.用图可以将分解形象地表示成: 其中, Q 是一个标准正交方阵, R 是上三角矩阵. 2. QR 分解的求解 QR 分解的实际计算有很多方法,例如 Givens 旋转.Householder 变换,以及 Gram-Schmidt 正交化等等.每一种方法都有其优点和不足.上一篇博客介绍了 Givens 旋转和 Householder…

从零开始写一个武侠冒险游戏-8-用GPU提升性能(3) ----解决因绘制雷达图导致的帧速下降问题 作者:FreeBlues 修订记录 2016.06.23 初稿完成. 2016.08.07 增加对 XCode 项目文件的说明. 概述 现在轮到用 mesh 改写那个给性能带来巨大影响的状态类了, 分析一下不难发现主要是那个实时绘制并且不停旋转的雷达图拖累了帧速, 那么我们就先从雷达图入手. 开始我感觉这个雷达图改写起来会比较复杂, 因为毕竟在状态类的代码中, 雷达图就占据了一多半, 而且又有实时…

MP:matching pursuit匹配追踪 OMP:正交匹配追踪 主要介绍MP与OMP算法的思想与流程,解释为什么需要引入正交? !!今天发现一个重大问题,是在读了博主的正交匹配追踪(OMP)在稀疏分解与压缩感知重构中的异同,http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45100659之后一脸懵逼,CS中的稀疏表示不就是把信号转换到另一个变换域中吗?怎么跑出来一个稀疏分解里面又有MP和OMP算法!!后来发现原来稀疏分解先于压缩感知提出,信号稀疏表…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4497 GCD and LCM Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 2151    Accepted Submission(s): 955 Problem Description Given two positive integer…

作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 三.实验程序 五.解答(按如下顺序提交电子版) 1.(程序) (1)LU分解源程序: function [l,u]=lu12(a,n) for k=1:n-1 for i=k+1:n a(i,k)=a(i,k)/a(k,k); for j=k+1:n a(i,j)=a(i,j)-a(i,k)*a(k,j); end end end l=eye(n); u=zeros(n,n); for k=1:n fo…

这部分矩阵运算的知识是三维重建的数据基础. 矩阵分解 求解线性方程组:,其解可以表示为. 为了提高运算速度,节约存储空间,通常会采用矩阵分解的方案,常见的矩阵分解有LU分解.QR分解.Cholesky分解.Schur分解.奇异分解等.这里简单介绍几种. LU分解:如果方阵A是非奇异的,LU分解总可进行.一个矩阵可以表示为一个交换下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘机.更整洁的形式是:一个矩阵可以表示为一个上三角矩阵和一个下三角矩阵以及一个置换矩阵的形式,即: 从而方程的解可以表示为 QR分解:矩阵可以…