摘自:http://www.maybe520.net/blog/987/ matlab中怎么求解线性方程组呢? matlab中求解线性方程组可应用克拉默法则(Cramer's Rule)即通过det()函数计算各个矩阵的行列式来求,也可以用高斯消元法来求解. matlab中的rref()函数可以将矩阵化成行最简形式,用法如下: 假如有一线性方程组为: 16 x1 + 2 x2 + 3 x3 = 13 5 x1 + 11 x2 + 10 x3 = 8 9 x1 + 7 x2 + 6 x3 = 12

常用函数:det 计算矩阵的行列式的值inv 求矩阵的逆阵rank 求矩阵的秩[V D]=eig(A) 求矩阵A的特征值和特征向量poly 求矩阵的特征多项式rref 用初等变换将矩阵化成行阶梯形null(A,'r') 给出齐次线性方程组Ax=0 的基础解系fliplr 矩阵左右翻转flipud 矩阵上下翻转trace 求矩阵的迹diag 取得矩阵对角线元素 例子:1.矩阵函数的应用A=[3 -4 0; -1 5 2; 4 1 -6]det (A) %求矩阵的行列式的值rank (A) %求矩阵

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍

基于我们在线性代数中学习过的知识,我们知道解线性方程组本质上就是Gauss消元,也就是基于增广矩阵A的矩阵初等变换.关于数学层面的内容这里不做过多的介绍,这里的侧重点是从数值计算的角度来看这些常见的问题. 那么基于Gauss消元的算法,我们将会很好理解如下的Matlab代码: for j = 1:n-1 for i = j+1 : n mult = A(i,j)/A(j,j); A(i,:) = A(i,:) – mult*A(j,:);    %这里改写成A(i , j:n) = A(i,j:

http://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/2012/10/02/2710606.html 有关概率和期望问题的研究 摘要 在各类信息学竞赛中(尤其是ACM竞赛中),经常出现一些与概率和期望有关的题目.这类题目需要较高的数学水平和一定的算法技巧,必须经过仔细分析,选择合适的数学模型和算法才能顺利的解决问题.本文就对这类题目的一些常见方法进行了研究. 数学基础 这里写的数学基础是有关概率和期望的一点简单的计算法则,虽然我们都很熟悉,但是有时也可能会忘记使用,所以

一.向量.矩阵的表示和使用 format long  %小数很多format short %默认4位小数format rat %显示最近的分数format short e %指数格式的数 尾数多少 exp(1) %自然对数的底exp(10) log(x) %x的自然对数 底是e log10(x) %以10为底 asin(pi) atan(pi/3) %反三角函数 向量(vector)一维数值数组.MATLAB 允许你创建列向量和行向量,列向量通过在方 括号内把数值用分号(;)隔开来创建,对元素的

转自https://blog.csdn.net/zy691357966/article/details/46776199 zy691357966的blog 有关概率和期望问题的研究 摘要 在各类信息学竞赛中(尤其是ACM竞赛中),经常出现一些与概率和期望有关的题目.这类题目需要较高的数学水平和一定的算法技巧,必须经过仔细分析,选择合适的数学模型和算法才能顺利的解决问题.本文就对这类题目的一些常见方法进行了研究. 数学基础 这里写的数学基础是有关概率和期望的一点简单的计算法则,虽然我们都很熟悉,但

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

三.矩阵运算 (一)矩阵函数和特殊矩阵 常见的矩阵处理函数 表3-1    常见的矩阵函数 函数 说明 /或\ 矩阵除法中的左除或右除,可以用于求解线性方程组 accumarray(ind,val) 累加创建数组 A^n 求解矩阵A的n次幂 balance(A) 将矩阵A进行缩放以提高其特征值的精度 [V,D]=cdf2rdf(V,D) 将复数对角矩阵转换为两个实数对角矩阵 chol(A) 对矩阵A进行Cholesky因式分解 cholinc(A,DropTol) 对矩阵A进行不完全的Chole

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间

print( "Hello,NumPy!" ) 学习痛苦啊,今天学,明天丢.这种天气,还是睡觉最舒服了. 咱说归说,闹归闹,但还是得学才行啊. 之前在学习的过程中一直都有记录笔记的习惯,但笔记质量可不敢恭维,大多都未曾整理,不过拿来复习倒是个不错的选择. 自打接触Python以来,写的最多的就是爬虫了,什么网络小说啊,虚拟游戏币啊,考试题库啊之类的都有写过,也帮别人爬过不少网站公开数据.之前也整理过一篇爬虫相关的文章(太懒了,才一篇,之后有机会有时间,再整理出来吧):网络爬虫之页面花式

在上一篇文章中讲了akka-actor的简单使用,那主要是展现了akka在一台机器上的并发应用,这一篇接着介绍akka-remote使用,简单了解akka在不同机器上的并发应用.我们知道,在一台机器上是多个本地actor之间发送消息,那么如果是在多台机器上,则不同机器上的actor是通过网络通信来发送消息的.假如,我们还是用之前的蒙特卡洛求π的例子,之前在一台机器上计算启动多个actor同时计算,其根源还是利用的一台机器的资源,如果将计算任务分发到多台机器上同时运行,最后汇总下多台机器的计算结果

Reinforcement Learning 对于控制决策问题的解决思路:设计一个回报函数(reward function),如果learning agent(如上面的四足机器人.象棋AI程序)在决定一步后,获得了较好的结果,那么我们给agent一些回报(比如回报函数结果为正),得到较差的结果,那么回报函数为负.比如,四足机器人,如果他向前走了一步(接近目标),那么回报函数为正,后退为负.如果我们能够对每一步进行评价,得到相应的回报函数,那么就好办了,我们只需要找到一条回报值最大的路径(每步的回

以递归方式思考 递归通过灵巧的函数定义,告诉计算机做什么.在函数式编程中,随处可见递归思想的运用.下面给出几个递归函数的例子: object RecursiveExample extends App{ // 数列求和例子 def sum(xs: List[Int]): Int = if (xs.isEmpty) 1 else xs.head + sum(xs.tail) // 求最大值例子 def max(xs: List[Int]): Int = if (xs.isEmpty) throw n

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

一.分组查询 使用group by关键字对数据分组,使用having关键字对分组数据设定约束条件,从而完成对数据分组和统计 1.1 聚合函数:常被用来实现数据统计功能 ① count() 统计记录条数 ② sum() 求和 ③ min() 求最小值 ④ max() 求最大值 ⑤ avg() 求平均值 例子:查询所有员工的平均工号 注:select语句查询出来只有一个值,因此不能用list(),list投影出来的是一个集合.在这里提供uniqueResult()方法 /* * 分组查询 所有员工的

1.pig与hive的区别 pig和hive比较类似的,都是类sql的语言,底层都是依赖于hadoop    走的mapreduce任务.    pig和hive的区别就是,想要实现一个业务逻辑的话,使用pig需要一步一步操作    而使用hive的话一条SQL就可以搞定.    如果想在很短时间内获取一个比较复杂的业务逻辑处理结果的话,建议使用pig.    如果需要定时执行的一些任务,建议使用hive. 2:pig和mapreduce对比 pig优点:针对一些基本的处理逻辑,已经做好了封装,

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace zblGauss1 { class Program { static void Main(string[] args) { //double[,] a = { { 8.1, 2.3, -1.5, 6.1 }, { 0.5, -6.23, 0.87,

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace zblGauss1 { class Program { static void Main(string[] args) { double[,] a = { { 8.1, 2.3, -1.5, 6.1 }, { 0.5, -6.23, 0.87, 2