矩阵分解是将矩阵拆解成多个矩阵的乘积,常见的分解方法有 三角分解法.QR分解法.奇异值分解法.三角分解法是将原方阵分解成一个上三角矩阵和一个下三角矩阵,这种分解方法叫做LU分解法.进一步,如果待分解的矩阵A是正定的,则A可以唯一的分解为 \[{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf{T}}}\] 其中L是下三角矩阵.下面以三维矩阵进行简单说明: \[\begin{array}{ccccc}{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf{T}}}{\rm{ = }} & \lef

[生产问题]还原一个很小的BAK文件,但却花了很长时间? 关键词:备份时事务日志太大会发生什么?还原时,事务日志太大会怎么办? 1.前提: [1.1]原库数据已经丢失,只有这个bak了 [1.2]bak文件只有1.8G大小 2.遇见问题 [2.1]排查为什么这么慢,1.8G的bak文件,还原了2个小时还没成功. (1)排查请求进度: 查看 sys.dm_exec_requests(查看进度与阻塞) select status,start_time,command,percent_complete

如果要插入一大批数据,千万不要一条一条的execute, commit.而应该是先全部execute,最后统一commit!!! 千万注意,时间差距还是很大的!! 正确示范:快 ): sql = "INSERT INTO test(a) VALUES(i) self.c.execute(sql) self.db.commit() 错误示范:慢 ): sql = "INSERT INTO test(a) VALUES(i) self.c.execute(sql) self.db.comm

#include<iostream> #include<vector> //get namespace related stuff using std::cin; using std::cout; using std::endl; using std::flush; using std::string; using std::vector; //struct Observer, modeled after java.utils.Observer struct Observer /*

Cholesky decomposition In linear algebra, the Cholesky decomposition or Cholesky is a decomposition of a Hermitian, positive-definite matrix into the product of a lower triangular matrix and its conjugate transpose. Cholesky 分解是把一个对称正定的矩阵表示成一个下三角矩阵L和

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组以及随机数发生器的相关内容.这个月接着深入发掘Math.NET的各种功能,并对源代码进行分析,使得大家可以尽可能的使用Math.NET在.NET平台下轻易的开发数学计算相

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(15)C#计算矩阵行列式                本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 开源Math.NET基础数学类库使用总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329737.html 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组

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一.差分与微分 我自己的理解. 二.求解 2.1 矩阵 这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 7 2 1 5 2 6 >> [x,y]=gradient(c) x = 1.0000 2.5000 4.0000 -5.0000 -3.0000 -1.0000 -3.0000 0.5000 4.0000 y = 3.0000 -3.0000 -8.0000 0.5000 -1.5000 -1.5000 -2.0000 0 5.0000 先看x,x就是矩阵的横向梯度,怎

    接着LU分解继续往下,就会发展出很多相关但是并不完全一样的矩阵分解,最后对于对称正定矩阵,我们则可以给出非常有用的cholesky分解.这些分解的来源就在于矩阵本身存在的特殊的 结构.对于矩阵A,如果没有任何的特殊结构,那么可以给出A=L*U分解,其中L是下三角矩阵且对角线全部为1,U是上三角矩阵但是对角线的值任意,将U正规化成对角线为1的矩阵,产生分解A = L*D*U, D为对角矩阵.如果A为对称矩阵,那么会产生A=L*D*L分解.如果A为正定对称矩阵,那么就会产生A=G*G,可以这

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(16)C#计算矩阵秩                本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 开源Math.NET基础数学类库使用总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329737.html 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组以及

一种矩阵运算方法,又叫Cholesky分解.所谓平方根法,就是利用对称正定矩阵的三角分解得到的求解对称正定方程组的一种有效方法.它是把一个对称正定的矩阵表示成一个下三角矩阵L和其转置的乘积的分解.它要求矩阵的所有特征值必须大于零,故分解的下三角矩阵的对角元也是大于零的. https://en.wikipedia.org/wiki/Positive-definite_matrix In linear algebra, a symmetric {\displaystyle n} × {\displa

一:矩阵LU分解 矩阵的LU分解目的是将一个非奇异矩阵\(A\)分解成\(A=LU\)的形式,其中\(L\)是一个主对角线为\(1\)的下三角矩阵:\(U\)是一个上三角矩阵. 比如\(A= \begin{bmatrix} 1 & 2 & 4 \\ 3 & 7 & 2 \\ 2 & 3 & 3 \\ \end{bmatrix}\),我们最终要分解成如下形式: \[A=L\cdot U = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \

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/*======================================================================== 计算矩阵边缘元素之和 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 输入一个整数矩阵,计算位于矩阵边缘的元素之和.所谓矩阵边缘的元素,就是第一行和最后一行的元素以及第一列和最后一列的元素. 输入 第一行为整数k,表示有k组数据. 每组数据有多行组成,表示一个矩阵: 第一行分别为矩阵的行数m和列数n(m < 100,n < 100)

编程题#1:计算矩阵边缘元素之和 来源: POJ (Coursera声明:在POJ上完成的习题将不会计入Coursera的最后成绩.) 注意: 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 输入一个整数矩阵,计算位于矩阵边缘的元素之和.所谓矩阵边缘的元素,就是第一行和最后一行的元素以及第一列和最后一列的元素. 输入 第一行为整数k,表示有k组数据. 每组数据有多行组成,表示一个矩阵: 第一行分别为矩阵的行数m和列数n(m < 100,n < 100),两者之间以空格分隔. 接下

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(17)C#计算矩阵条件数                本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 开源Math.NET基础数学类库使用总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329737.html 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组

SPOJ -Find The Determinant III 参考:https://blog.csdn.net/zhoufenqin/article/details/7779707 参考中还有几个关于行列式的性质. 题意: 计算矩阵的行列式答案 思路: 计算行列式的基本方法就是把矩阵化成上三角或下三角,然后观察对角线的元素,如果其中有一个元素为0则答案为0,否则行列式的值就是对角线上各个元素的乘积. #include <algorithm> #include <iterator>

在字符串前加一个L作用:    如 L"我的字符串" 表示将ANSI字符串转换成unicode的字符串,就是每个字符占用两个字节.    strlen("asd") = 3;     strlen(L"asd") = 6;