题目描述 一个 n 行 n 列的螺旋矩阵可由如下方法生成: 从矩阵的左上角(第 1 行第 1 列)出发,初始时向右移动:如果前方是未曾经过的格子,则继续前进,否则右转:重复上述操作直至经过矩阵中所有格子.根据经过顺序,在格子中依次填入 1, 2, 3, ... , n ,便构成了一个螺旋矩阵. 下图是一个 n = 4 时的螺旋矩阵. 1 2 3 4 12 13 14 5 11 16 15 6 10 9 8 7 现给出矩阵大小 n 以及 i 和 j ,请你求出该矩阵中第 i 行第 j 列的数是多少

在进行空间统计实验过程中,经常涉及到空间权重矩阵的处理,有时候需要将ArcGIS生成的swm格式的权重矩阵转换为形如“0 1”的方阵格式.这里将我的办法整理出来. 1.用如下工具箱生成swm格式的权重矩阵 2.将swm格式的权重矩阵转换为dbf属性表      3.用excel打开dbf将其转换为txt文本文件 4.写程序转换格式并保存 代码如下: static void Main(string[] args) { //读取文件并转换格式 StreamReader sr = File.OpenT

Magic Land上的人们总是提起那个传说:他们的祖先John在那个东方岛屿帮助Koishi与其姐姐Satori最终战平.而后,Koishi恢复了读心的能力…… 如今,在John已经成为传说的时代,再次造访那座岛屿的人们却发现Koishi遇到了新麻烦. 这次她遇到了Flandre Scarlet——她拥有可以使用禁忌魔法而不会受到伤害的能力. 为了说明什么是禁忌魔法及其伤害,引入以下概念: 1．字母集A上的每个非空字符串对应了一个魔法. 其中A是包含了前alphabet个小写字母的集合. 2．

[题目背景] 小奇总是在数学课上思考奇怪的问题. [问题描述] 给定一个n*m的矩阵,矩阵中的每个元素aij为正整数. 接下来规定 1.合法的路径初始从矩阵左上角出发,每次只能向右或向下走,终点为右下角. 2.路径经过的n+m-1个格子中的元素为A1,A2…A(n+m-1),Aavg为Ai的平均数,路径的V值为(n+m-1)*∑(Ai-Aavg) ^2 (1<=i<=n+m-1) 求V值最小的合法路径,输出V值即可,有多组测试数据. [输入格式] 第一行包含一个正整数T,表示数据组数. 对于每

题目背景 小奇总是在数学课上思考奇怪的问题. 题目描述 给定一个$n\times m$的矩阵,矩阵中的每个元素$a_{i,j}$为正整数.接下来规定:    $1.$合法的路径初始从矩阵左上角出发,每次只能向右或向下走,终点为右下角.    $2.$路径经过的$n+m-1$个格子中的元素为$A_1,A_2...A_{(n+m-1)}$,$Aavg$为$A_i$的平均数,路径的$V$值为$(n+m-1)\times \sum \limits_{i=1}^{n+m-1}{(A_i-Advg)}^2$

00][100].在创建方阵时,方阵的阶数N(N<100)由外部输入.然后用两层"for循环"来给方阵 p左上角 N×N个位置赋值.具体实现如下: /* * 定义矩阵阶数N */ int N; /* * 定义一个全局矩阵 */ int p[100][100]; /* * 用随机数生成矩阵 */ void create(){ int i,j; for(i=0;i<N;i++) { for(j=0;j<N;j++) { int a=rand()%15;//产生随机数,并赋

需要掌握 MATLAB语言中特殊矩阵 MATLAB语言中矩阵的变幻 MATLAB语言矩阵如何求值 MATLAB语言中特征值与特征向量 MATLAB语言中稀疏矩阵 2.1  特殊矩阵 如何建立矩阵? 逐个按行的顺序,输入矩阵的各个元素,全部元素用中括号括起来,同一行的元素用,或者空格分隔,不同行的元素之间用分号(:)分隔. l  通用性的特殊矩阵——0矩阵,1矩阵,单位矩阵等等 l  用于专门学科的特殊矩阵——范德蒙矩阵,魔方矩阵等等 1．通用的特殊矩阵  zeros函数:产生全0矩阵,即零矩阵

题目描述: 一个N*M的矩阵,找出这个矩阵中所有元素的和不小于K的面积最小的子矩阵(矩阵中元素个数为矩阵面积) 输入: 每个案例第一行三个正整数N,M<=100,表示矩阵大小,和一个整数K 接下来N行,每行M个数,表示矩阵每个元素的值 输出: 输出最小面积的值.如果出现任意矩阵的和都小于K,直接输出-1. 样例输入: 4 4 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 样例输出: 1 首先这个题应该是有一个动态规划的解法,不过好像复杂度也要到O(n^3lo

矩阵分解 矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积. 1.三角分解法: 要求原矩阵为方阵,将之分解成一个上三角形矩阵(或是排列(permuted) 的上三角形矩阵)和一个下三角形矩阵,简称LU分解法. 注意:这种分解法所得到的上下三角形矩阵并非唯一,还可找到数个不同的一对上下三角形矩阵. MATLAB: [L,U]=lu(A),A为方阵,L为下三角矩阵,U为上三角矩阵. 2.QR分解法: A为任意矩阵,将A矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三

本文简述了以下内容: 什么是词表示,什么是表示学习,什么是分布式表示 one-hot representation与distributed representation(分布式表示) 基于distributional hypothesis的词表示模型 (一)syntagmatic models(combinatorial relations):LSA(基于矩阵) (二)paradigmatic models(substitutional relations):GloVe(基于矩阵).NPLM(基

目录 问题 算法 LINEARTIMESVD 算法 CONSTANTTIMESVD 算法 理论 算法1的理论 算法2 的理论 代码 Drineas P, Kannan R, Mahoney M W, et al. Fast Monte Carlo Algorithms for Matrices II: Computing a Low-Rank Approximation to a Matrix[J]. SIAM Journal on Computing, 2006, 36(1): 158-183

 本系列文章由birdlove1987编写,转载请注明出处.    文章链接:http://blog.csdn.net/zhurui_idea/article/details/24975031   矩阵是3D数学的重要基础,它主要用来描写叙述两个坐标系统间的关系,通过定义一种运算而将一个坐标系中的向量转换到还有一个坐标系中. 在线性代数中,矩阵就是一个以行和列形式组织的矩形数字块.向量是标量的数组,矩阵则是向量的数组.   矩阵的维度和记法 矩阵的维度被定义为它包含了多少行和多少列,一个 r *

在线性代数中, LU分解(LU Decomposition)是矩阵分解的一种,可以将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积(有时是它们和一个置换矩阵的乘积).LU分解主要应用在数值分析中,用来解线性方程.求反矩阵或计算行列式. 什么是LU分解 如果有一个矩阵A,将A表示成下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积,称为A的LU分解. 更进一步,我们希望下三角矩阵的对角元素都为1: 一旦完成了LU分解,解线性方程组就会容易得多. LU分解的步骤 上一章讲到,对于满秩矩阵A来说,通过左乘一个消

svd我认识我机器学习里面最扯淡的玩意了.尼玛.老实说,好多机器学习的书老是在扯svd有多高端,然后看了netflix电影推荐大赛,哇塞,冠军队就是用svd+做的.然后狠狠的下载了所有他们的论文,硬是没看明白.后来居然对svd有恐惧感.感觉这个玩意好高端似的.你看他啊,它能提高预测精度,它好像是万能的,能降维,什么比赛有事没事都要扯扯svd.后来看Kaggle上的比赛,有个walmat仓储量预测大赛,也是对数据先用svd预处理. 回去下载了好多svd论文看,搞了好久都没搞明白.他们都是说自己如何

P1743 矩阵 III 题目背景 usqwedf 改编系列题. 题目描述 给定一个n*m的矩阵,问从左上角走到右下角有多少条路径. 输入输出格式 输入格式: 一行两个正整数 n,m 输出格式: 路径数目 t 输入输出样例 输入样例#1: 复制 6 4 输出样例#1: 复制 210 说明 1<=n<=100000000 1<=m<=4 从(1,1)点到(n,m)的走法共有才C(n,n+m)种 输出有点变态,最后结果要保留17位有效数字!!! #include<cstdio&g

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5667 这题的关键是处理指数,因为最后结果是a^t这种的,主要是如何计算t. 发现t是一个递推式,t(n) = c*t(n-1)+t(n-2)+b.这样的话就可以使用矩阵快速幂进行计算了. 设列矩阵[t(n), t(n-1), 1],它可以由[t(n-1), t(n-2), 1]乘上一个3*3的矩阵得到这个矩阵为:{[c, 1, b], [1, 0, 0], [0, 0, 1]},这样指数部分就可以矩阵快速幂了

链接 : Here! 背景 : 开始我同学是用 AC自动机 + DP 的方法来做这道题, 这道题的标签是 AC自动机, 动态规划, 矩阵, 按道理来说 AC自动机 + DP 应该是能过的, 但是他不幸的 $T$ 了, $QAQ$, 后来神犇Hug给我们提供了一个思路!!! 思路 : 题目要求是 "如果其中两个或者两个以上的 $DNA$ 序列是一个 $DNA$ 序列 $A$ 的子串,那么 $DNA$ 序列 $A$ 是疑似病毒的 $DNA$ 序列", 那么也就是说字符串 $A$, 它要是能

7.1 矩阵-数学定义 在线性代数中, 矩阵就是以行和列形式组织的矩形数字块.矩阵是向量的数组. 7.1.1 矩阵的维度和记法 矩阵的维度被定义为它包含了多少行和多少列.一个\(r \times c\)矩阵有r行, c列.下面是一个\(4 \times 3\)矩阵的例子: \(\begin{bmatrix} 4 & 0 & 12 \\ -5 & 4 & 3 \\ 12 & -4/3 & -1 \\ 1/2 & 18 & 0 \\ \end{b

可逆方阵 A 的逆记为,A−1,需满足 AA−1=I. 在 BLAS 的各种实现中,一般都不会直接给出 matrix inverse 的直接实现,其实矩阵(方阵)的逆是可以通过 gemm()和gesvd()操作得到. 实值可逆方阵 A,其 SVD 分解如下: A⋅V=U⋅S 其中: V,U 均为正交矩阵, {VVT=IUUT=I⇒{V−1=VTU−1=UT S 为对角矩阵: 因为 A 是可逆的,根据 SVD 的定义,S 的对角元素均是正数: 所以有: A⋅V⋅S−1⋅U−1=I⇒A⋅V⋅S−1⋅

0. 引言 本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理,围绕这一主题,在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入,逐步深入讨论,希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助. 这里推荐Mit的Gilbert Strang教授的线性代数课程,讲的非常好,循循善诱,深入浅出. Relevant Link:  Gilbert Strang教授的MIT公开课:数据分析.信号处理和机器学习中的矩阵方法 https://mp.weixin.qq.com/s/gi0RppHB4UFo4Vh2Neonfw 1.

一.基础知识(1)矩阵乘法 https://blog.csdn.net/weixin_43272781/article/details/82899737 简单的说矩阵就是二维数组,数存在里面,矩阵乘法的规则:A*B=C 其中c[i][j]为A的第i行与B的第j列对应乘积的和,即: 代码: ; int c[N][N]; void multi(int a[][N],int b[][N],int n)//n是矩阵大小,n<N { memset(c,,sizeof c); ;i<=n;i++) ;j&