机器人运动学逆解的问题经常出现在动画仿真和工业机器人的轨迹规划中:We want to know how the upper joints of the hierarchy would rotate if we want the end effector to reach some goal. IK Solutions: Analytical solutions are desirable because of their speed and exactness of solution. For

date : 2013/8/12           desinger :pengxiaoen 今天看  国外电子信息科学经典教材系列   <电子电路分析与设计> 电子工业出版社的 的19页.看到里面的 求二极管的电流电压公式 Vps = Vd  +  Id * R = IsR[e ^(Vd/(n *Vt))   -  1]   + Vd 其中反向饱和电流  Is 为常量数值在10^-15   ~  10^-13之间  ,取 10 ^-13A Vt 为热力学电压 ,室温下 V = 0.026V

先序遍历,用递归来做,简单的不能再简单了.代码如下: (以下仅实现了先序遍历,中序遍历类似,后序遍历和这两个思路不一样,具体详见Binary Tree Postorder Traversal) /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), righ

在进行图像处理过程中,我们常常会用到梯度迭代求解大型线性方程组.今天在用cuda对神秘矩阵进行求解的时候.出现了缺少dll的情况: 报错例如以下图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2dnZ19nZ2c=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 缺少cusparse32_60.dll 缺失c

在使用BA平差之前,对每一个观测方程,得到一个代价函数.对多个路标,会产生一个多个代价函数的和的形式,对这个和进行最小二乘法进行求解,使用优化方法.相当于同时对相机位姿和路标进行调整,这就是所谓的BA. 在优化过程中,对每一个代价函数求取雅克比矩阵E和F,形成一个H矩阵,正因为H矩阵的稀疏性,才可是使用稀疏方法对BA进行求解.把一个大的稀疏矩阵,通过特定的消元法,消解为一个小的稠密矩阵,降低计算量. 摘抄部分有趣的链接,如有不适,请移步原文. 参考原文链接:Jacobian矩阵和Hessian矩

               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 前言 在前几篇关于Math.NET的博客中(见上面链接),主要是介绍了Math.NET中主要的数值功能,并进行了简单的矩阵向量计算例子,接着使用Math.NET的矩阵等对象,对3种常用的矩阵数据交换格式的读写.一方面可以了解Math.NET的使用,另一方面以后也可以直接读取和保存数据为这两种格式,给大家的

举例:分别用欧拉法和龙哥库塔法求解下面的微分方程 我们知道的欧拉法(Euler)"思想是用先前的差商近似代替倒数",直白一些的编程说法即:f(i+1)=f(i)+h*f(x,y)其中h是设定的迭代步长,若精度要求不高,一般可取0.01.在定义区间内迭代求解即可.龙哥库塔法一般用于高精度的求解,即高阶精度的改进欧拉法,常用的是四阶龙哥库塔,编程语言如下:y(i+1)=y(i)+h*(k1+2*K2+2*k3+k4)/6;k1=f(xi,yi)k2=f(xi+h/2,yi+h*k1/2);

Bellman-Ford算法与另一个非常著名的Dijkstra算法一样,用于求解单源点最短路径问题.Bellman-ford算法除了可求解边权均非负的问题外,还可以解决存在负权边的问题(意义是什么,好好思考),而Dijkstra算法只能处理边权非负的问题,因此 Bellman-Ford算法的适用面要广泛一些.但是,原始的Bellman-Ford算法时间复杂度为O(VE),比Dijkstra算法的时间复杂度高,所以常常被众多的大学算法教科书所忽略,就连经典的<算法导论>也只介绍了基本的Bellm

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(06)数值分析之线性方程组直接求解 开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录:   1.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(一)综合介绍    2.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(二)矩阵向量计算    3.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(三)C#解析Matlab的mat格式   4.开源.NET基础数学类库使用Math.NET(四)C#解析Matrix Marke数据格式   5.开源.NET基

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想.LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解. 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路 首先,回顾L

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

1 EM算法的引入1.1 EM算法1.2 EM算法的导出2 EM算法的收敛性3EM算法在高斯混合模型的应用3.1 高斯混合模型Gaussian misture model3.2 GMM中参数估计的EM算法4 EM推广4.1 F函数的极大-极大算法 期望极大值算法(expectation maximizition algorithm,EM).是一种迭代算法,1977年由Dempster总结提出,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计.EM算法分为

在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题. 动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL强化学习课程的第三讲. 1. 动态规划和强化学习问题的联系 对于动态规划,相信大家都很熟悉,很多使用算法的地方都会用到.就算是机器学习相关的算法,使用动态规划的也很多,比如之前讲到的隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法

参考链接:http://120.52.51.14/stanford.edu/class/ee363/lectures/dlqr.pdf 本文参考讲义中的第20页PPT,根据Hamilton-Jacobi方法,推导得到黎卡提方程的数值迭代求解方法(可实时在线求解黎卡提方程),具体推导过程请参考PPT.本文列出最后的结论及对应的matlab代码,其他编程语言也可参考贴出的代码自行改编. 对应的matlab代码如下: %%%参考文献dlqr close all A=[1 1;0 1]; B=[0;1]

[前言] 对于矩阵(Matrix)的特征值(Eigens)求解,采用数值分析(Number Analysis)的方法有一些,我熟知的是针对实对称矩阵(Real Symmetric Matrix)的特征值和特征向量(Characteristic Vectors)求解算法——雅克比算法(Jacobi).Jacobi算法的原理和实现可以参考[https://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/40212143].通过Jacobi算法可以以任意精度近

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9463815.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, D

1. HMM模型参数求解概述 HMM模型参数求解根据已知的条件可以分为两种情况. 第一种情况较为简单,就是我们已知DD个长度为TT的观测序列和对应的隐藏状态序列,即{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}是已知的,此时我们可以很容易的用最大似然来求解模型参数. 假设样本从隐藏状态qiqi转移到qjqj的频率计数是AijAij,那么状态转移矩阵求得为: A=[aij],其中aij=Aij∑s=1NAisA=[aij],其中ai

斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型.一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值,并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量.从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在识别率上有所提高. ------------------------------ 高斯模型有单高斯模型(SGM)和混合高斯模型(GMM)两种. (1)单高斯模型: 为简单起见,阈值t的选取一般靠经验值

MDP概述   马尔科夫决策过程(Markov Decision Process)是强化学习(reinforcement learning)最基本的模型框架.它对序列化的决策过程做了很多限制.比如状态\(S_t\)和动作\(a_t\)只有有限个.\((S_t,a_t)\)对应的回报\(R_t\)是给定的.状态转移只依赖于当前状态\(S_t\)而与之前的状态\(S_{t-1},S_{t-2},...\)无关等等.  当给定一个MDP具体问题,常常需要计算在当前策略\(\pi\)之下,每个状态的值函

摘要: 使用动态规划法求解0/1背包问题. 难度: 初级 0/1背包问题的动态规划法求解,前人之述备矣,这里所做的工作,不过是自己根据理解实现了一遍,主要目的还是锻炼思维和编程能力,同时,也是为了增进对动态规划法机制的理解和掌握. 值得提及的一个问题是,在用 JAVA 实现时, 是按算法模型建模,还是用对象模型建模呢? 如果用算法模型,那么 背包的值.重量就直接存入二个数组里:如果用对象模型,则要对背包以及背包问题进行对象建模.思来想去,还是采用了对象模型,尽管心里感觉算法模型似乎更好一些.有时

假设我们要求解以下的最小化问题: $min_xf(x)$ 如果$f(x)$可导,那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法,也即使用以下的式子进行迭代求解: $x_{k+1} = x_k - a\Delta f(x_k)$ 如果$\Delta f(x)$满足L-Lipschitz,即: 那么我们可以在点$x_k$附近把$f(x)$近似为: 把上面式子中各项重新排列下,可以得到: 这里$\varphi (x_k)$不依赖于x,因此可以忽略. 显然,$\hat f(x,