非方阵的矩阵的逆矩阵  pseudoInverse 伪逆矩阵是逆矩阵的广义形式,广义逆矩阵 matlab中是pinv(A)-->inv(A). #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<Eigen/Core> #include<Eigen/SVD> template<typename _Matrix_Type_> _Matrix_Type_ pseudoInverse(const

欧式距离定义: 欧式距离公式有如下几种表示方法: MATLAB 求两个矩阵的 欧氏距离 : 如果定义两个矩阵分别为a,b则定义c=(a-b).^2所求距离d=sqrt(sum(c(:)))

np.linalg.norm() # linalg = linear(线性) + algebra(代数),   norm表示范数 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ord=None:默认情况下,是求

[Python练习题 028] 求一个3*3矩阵对角线元素之和 ----------------------------------------------------- 这题解倒是解出来了,但总觉得代码太啰嗦.矩阵这东西,应该有个很现成的方法可以直接计算才对-- 啰嗦代码如下: str = input('请输入9个数字,用空格隔开,以形成3*3矩阵:') n = [int(i) for i in str.split(' ')] #获取9个数字 mx = [] #存储矩阵 for i in ra

Matrix Power Series   Description Given a n × n matrix A and a positive integer k, find the sum S = A + A2 + A3 + … + Ak. Input The input contains exactly one test case. The first line of input contains three positive integers n (n ≤ 30), k (k ≤ 109)

题面 \(solution:\) 首先,如果题目只要我们求\(A^K\) 那这一题我们可以直接模版矩乘快速幂来做,但是它现在让我们求$\sum_{i=1}^{k}{(A^i)} $ 所以我们思考一下这两者是否有什么关系.仔细一想,不难发现几个东西: 一次矩阵乘法复杂度为\(O(n^3)\),所以我们不能进行太多次矩阵乘法 快速幂的复杂度为\(O(logk)\) 再乘一下矩阵乘法的复杂度,我们现在只能再接受\(O(log)\)级别的处理了 矩阵乘法满足交换律和结合律!!!! 若我们已经知道了\(A

递推求值 时间限制:1000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:4 描述 给你一个递推公式: f(x)=a*f(x-2)+b*f(x-1)+c 并给你f(1),f(2)的值,请求出f(n)的值,由于f(n)的值可能过大,求出f(n)对1000007取模后的值. 注意:-1对3取模后等于2 输入 第一行是一个整数T,表示测试数据的组数(T<=10000) 随后每行有六个整数,分别表示f(1),f(2),a,b,c,n的值. 其中0<=f(1),f(2)<100,-100<=

传送门 两个序列相同当且仅当它们的笛卡尔树相同,于是变成笛卡尔树计数. 然后注意到每一个点的权值一定会比其左儿子的权值大,所以笛卡尔树上还不能够存在一条从根到某个节点的路径满足向左走的次数\(> m-1\).不难证明只需这个条件以及\(n \geq m\)的条件满足,一定存在一种权值分配方案使得\(1\)到\(m\)都被分配到. 不妨设\(F_i(x)\)表示向左走的次数小于\(i\)的笛卡尔树数量的生成函数,即\(f_{i,j}\)表示\(j\)个点.向左走的次数小于\(i\)的笛卡尔树的数量

题目: 求一个3*3矩阵主对角线元素之和. 主对角线:从左上多右下的书归为主对角线 副对角线:从左下至右上的数归为副对角线. 我的源码: #!/usr/bin/python # encoding=utf-8 # -*- coding: UTF-8 -*- # 求一个3*3矩阵主对角线元素之和 # 6 5 8 # 4 1 9 # 7 1 2 l = [[6,5,8],[4,1,9],[7,1,2]] s = 0 for i in range(len(l)): for j in range(len(

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本

方法: 先reshape成行向量或者列向量 然后,利用mean函数,std函数. 构造测试数据,可以利用random函数,就好.利用这个函数,可以构造不同分布的随机数列(或 矩阵). 如: >> y =random('norm',2,0.3,3,4) y = 2.1391 2.2945 2.0769 2.1751 1.9334 1.6805 1.9315 1.8912 1.8775 1.8126 1.9733 1.7686 >> rows = reshape(y,3*4,1) ro

Problem DescriptionA为一个方阵,则Tr A表示A的迹(就是主对角线上各项的和),现要求Tr(A^k)%9973. Input数据的第一行是一个T,表示有T组数据.每组数据的第一行有n(2 <= n <= 10)和k(2 <= k < 10^9)两个数据.接下来有n行,每行有n个数据,每个数据的范围是[0,9],表示方阵A的内容. Output对应每组数据,输出Tr(A^k)%9973. Sample Input22 21 00 13 999999991 2 34

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布

之前所学习的论文中求解稀疏解的时候一般采用的都是最小二乘方法进行计算,为了降低计算复杂度和减少内存,这篇论文梯度追踪,属于贪婪算法中一种.主要为三种:梯度(gradient).共轭梯度(conjugate gradient).近似共轭梯度(an approximation to the conjugate gradient),看师兄之前做压缩感知的更新点就是使用近似共轭梯度方法代替了StOMP中的最小二乘的步骤. 首先说明一下论文中的符号表示: Γn表示第n次迭代过程中所选择的原子的索引 ΦΓn

人工智能和数据分析相关的线性代数知识.比如什么是矢量,什么是矩阵,矩阵的加减乘除.矩阵对角化,三角化,秩,QR法,最小二法.等等 矢量: 高中数学中都学过复数,负数表达式是: a+bi 复数实际上和二维的矢量是异性同构的.所谓异性同构,是一个很严格的数学定义,这里不是重点,不做介绍.我们可以近似的把它理解为本质是一样的,只是外形不同,就如正直的绅士和善良的乞丐那样.唯一的不同仅仅是外形.回忆下高中我们是如何在一个平面上描述负数的. 既然复数和二维矢量是一个东西,仅仅是外表不同,那么矢量在线性代数

方阵的行列式: det(A) 矩阵线性无关的行数或列数,称为矩阵的秩. rank(A) 求3~20阶魔方矩阵的秩 for n=3:20 rank(magic(n)) end 矩阵的迹等于矩阵的对角线元素之和,也等于矩阵的特征之和. trace(A):求矩阵的迹 向量和矩阵的范数 矩阵或向量的范数用来度量矩阵或向量在某种意义下的长度. (1)向量的3种常用范数 (1)绝对值之和 (2)平方和的平方根 (3)绝对值中最大的值 norm(v)或norm(v,2)计算向量的2范数            

Milking Grid Problem's Link:http://poj.org/problem?id=2185 Mean: 给你一个n*m的字符矩阵,让你求这个字符矩阵的最小覆盖矩阵,输出这个最小覆盖矩阵的面积. analyse: 做了上一篇博客的题目,就会求一个字符串的最小覆盖矩阵.同样的,现在求字符矩阵的最小覆盖矩阵,只是将一维推向了二维,我们在纸上画一下图,你会发现,其实二维的也是so easy! 我们将每一行的字符串的最小覆盖子串求出来,然后对这n个数求LCM,那么结果就是行覆盖的

Cow Contest Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 16341   Accepted: 9146 Description N (1 ≤ N ≤ 100) cows, conveniently numbered 1..N, are participating in a programming contest. As we all know, some cows code better than other

任务:输入一个二维整形数组,数组里有正数也有负数.二维数组中连续的一个子矩阵组成一个子数组,每个子数组都有一个和.求所有子数组的和的最大值.要求时间复杂度为O(n). (1)设计思想:把二维矩阵分解成行.列的情况,可以相应把问题简化.之后分别依照行和列的基准来求每一个矩阵的和,再依次进行比较每个矩阵的和.最容易想到也是最容易实现的方法.遍历矩阵(行迭代器为i,列迭代器为j),以当前遍历到的元素为首a[i,j],计算二维子矩阵的和(sum=a[i,j]+a[i+1,j]+a[i,j+1]+a[i+

//求出4×4矩阵中最大和最小元素值及其所在行下标和列下标,求出两条主对角线元素之和 #include <stdio.h> int main() { int sum=0; int max,min; int max1,max2;//记录最大值的坐标 int min1,min2;//记录最小值的坐标 int i,j; int a[4][4]; //为数组赋值 for(i=0;i<4;i++) { for(j=0;j<4;j++) { scanf("%d",&