# coding:utf8 import numpy as np def lu(mat): r,c=np.shape(mat) s=min(r,c) for k in range(s): x=1.0/mat[k][k] # 将后续除法变成乘法 for i in range(k+1,r): mat[i][k]=mat[i][k]*x # L[1:][0]*U[0][0]=A[1:][0]:A[0][:]=mat[0][:] for i in range(k+1,r): for j in range

本文源于一次课题作业,部分自己写的,部分借用了网上的demo 牛顿迭代法(1) x=1:0.01:2; y=x.^3-x.^2+sin(x)-1; plot(x,y,'linewidth',2);grid on;%由图像可知 根在1.05到1.15之间 syms x s0=diff(x^3-x^2+sin(x)-1,x,1); % 得到s0= cos(x) - 2*x + 3*x^2 % 迭代方程为 y=x-(x.^3-x.^2+sin(x)-1)/(cos(x) - 2.*x + 3*x.^2

最近在网上找了下,没有找到我想要的C语言版本,找到的也是错误的.故自己写了一个,并进行了相关测试,贴出来分享. 具体的LU分解算法就不细说了,随便找本书就知道了,关键是分解的处理流程,细节特别容易出错,一切都在代码里面. #include <stdio.h> #include <memory.h> #include <stdlib.h> #define N 4 #define DEBUG 1 //debug label,0即不打印相关结果,非0打印相关输出结果 void

一. 矩阵分解: 矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积,可分为三角分解.满秩分解.QR分解.Jordan分解和SVD(奇异值)分解等,常见的有三种:1)三角分解法 (Triangular Factorization),2)QR 分解法 (QR Factorization),3)奇异值分解法 (Singular Value Decompostion). LU三角分解: 三角分解法是将原正方 (square) 矩阵分解成一个上三角形矩阵

最近数值计算学了Guass列主消元法和三角分解法解线性方程组,具体原理如下: 1.Guass列选主元消去法对于AX =B 1).消元过程:将(A|B)进行变换为,其中是上三角矩阵.即: k从1到n-1 a. 列选主元 选取第k列中绝对值最大元素作为主元. b. 换行 c. 归一化 d. 消元 2).回代过程:由解出. 2.三角分解法(Doolittle分解) 将A分解为如下形式 由矩阵乘法原理 a.计算U的第一行,再计算L的第一列 b.设已求出U的1至r-1行,L的1至r-1列.先计算U的第r行

大规模线性规划问题的求解极具挑战性,在效率.存储和数值稳定性等方面对算法都有很高的要求.但是这类问题常常非常稀疏且有特殊结构,能够分解为若干个较小规模问题求解. 线性规划问题的目标函数和非负约束都可分离变量,即分成相互独立的若干组.如果等式约束也可分离变量,则大规模问题就可分解为较小问题求解. 单纯形法 注意:线性规划问题如果有最优解,必有一个顶点最优解.于是在可行域的顶点中寻找最优解就很自然了.可行域一般有无限多个点,但却只有有限多个顶点(从n个不同元素中取出m个元素的组合数(用符号 C(n,

[Architecture] 系统架构正交分解法 前言 随着企业成长,支持企业业务的软件,也会越来越庞大与复杂.当系统复杂到一定程度,开发人员会发现很多系统架构的设计细节,很难有条理.有组织的用一张大蓝图去做分析设计.先前在InfoQ上看到一篇文章:「亿级用户下的新浪微博平台架构 - 卫向军」,在这篇文章里使用正交分解法,来分析设计新浪微博平台的系统架构. 透过正交分解法这样表格式的条列与分解,可以让开发人员清楚理解每个象限的关注点,进而去理解与组织整个系统架构所使用到的框架技术.本篇文章介绍如

时间序列分解-STL分解法 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. STL(’Seasonal and Trend decomposition using Loess‘ )是以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解方法. 其中Loess(locally weighted scatterplot smoothing,LOWESS or LOESS)为局部多项式回归拟合,是对两维散点图 进行平滑

首先我们要了解什么是WBS工作分解法 工作分解结构(Work Breakdown Structure,简称WBS)跟因数分解是一个原理,就是把一个项目,按一定的原则分解,项目分解成任务,任务再分解成一项项工作,再把一项项工作分配到每个人的日常活动中,直到分解不下去为止. 即:项目→任务→工作→日常活动 项目分解的目的: (1)将整个项目划分成可以进行管理的较小部分,同时确定工作内容和工作流程:自上面下地将总体目标划分成一些具体的任务,划分不同单元的相应职责,由不同的组织单元来完成,并将工作与组织

板题 Miiler-Robin素数测试 目前已知分解质因数以及检测质数确定性方法就只能\(sqrt{n}\)试除 但是我们可以基于大量测试的随机算法而有大把握说明一个数是质数 Miler-Robin素数测试基于以下两个原理: 费马小定理 即我们耳熟能详的 对于质数\(p\) \[a^{p - 1} \equiv 1 \pmod p\] 二次探测原理 对于质数\(p\),如果存在\(x\)满足 \[x^2 \equiv 1 \pmod p\] 那么\(x\)只能是\(1\)或者\(p - 1\)

在求解线性方程组时,会遇到以下几种情形:定解方程组.不定方程组.超定方程组.奇异方程组. 首先以定解线性方程组为例: format rat  化成分数 format short >> A=[,;,] A = >> B=[;] B = >> X=A\B X = 34.4828 12.4138 >> format rat >> X X = / / >> /*+/* ans = / >> >> format long

[原创]浅谈对任务分解法WBS应用 1.WBS是什么? 即Work Breakdown Structure如何进行WBS分解:目标→任务→工作→活动 2.WBS分解的原则:将主体目标逐步细化分解,最底层的任务活动可直接分派到个人去完成:每个任务原则上要求分解到不能再细分为止. 3.WBS分解的方法:至上而下与至下而上的充分沟通:一对一个别交流:小组讨论. 4 WBS分解的标准:分解后的活动结构清晰:逻辑上形成一个大的活动:集成了所有的关键因素包含临时的里程碑和监控点:所有活动全部定义清楚. 5

用一上午的时间,用MPI编写了高斯消去法解线性方程组.这次只是针对单线程负责一个线程方程的求解,对于超大规模的方程组,需要按行分块,后面会在这个基础上进行修改.总结一下这次遇到的问题: (1)MPI_Allreduce()函数的使用: (2)MPI_Allgather()函数的使用: (3)线程之间不使用通信函数进行值传递(地址传递)是没有办法使用其他线程的数据,这是设计并行程序中最容易忽视的一点. #include "stdio.h" #include "mpi.h&quo

#include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstdlib> using namespace std; #define N 20 double A[N][N],L[N][N],U[N][N],b[N],Y[N],X[N]; /// --------------------------------------------------------------------

作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 三.实验程序 五.解答(按如下顺序提交电子版) 1.(程序) (1)LU分解源程序: function [l,u]=lu12(a,n) for k=1:n-1 for i=k+1:n a(i,k)=a(i,k)/a(k,k); for j=k+1:n a(i,j)=a(i,j)-a(i,k)*a(k,j); end end end l=eye(n); u=zeros(n,n); for k=1:n fo

我个人对基于物理的动画很感兴趣,最近在尝试阅读<Fluid Engine Development>,由于内容涉及太多的数学问题,而单纯学习数学又过于枯燥,难以坚持学习(我中途放弃好多次了),打算尝试通过编写博客总结知识的学习方法来学习. 在计算数值问题时,我们经常遇到线性方程,比如基于网格的流体模拟在求解扩散和压强,需要求解线性方程组. 线性方程组 线性方程组 \(\left\{ \begin{matrix} 2 * x - y =3 \\ -x + 2 * y = 6 \end{matrix

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/qOMO0LIdA47j3RjhbCWUEQ 作者:李志刚 导语 Http 缓存机制作为 web 性能优化的重要手段,对从事 Web 开发的小伙伴们来说是必须要掌握的知识,但最近我遇到了几个缓存头设置相关的题目,发现有好几道题答错了,有的甚至在知道了正确答案后依然不明白其原因,可谓相当的郁闷呢!!为了确认下是否只是自己理解不深,我特意请教了其他几位小伙

转载:http://mp.weixin.qq.com/s/uWPls0qrqJKHkHfNLmaenQ 导语 Http 缓存机制作为 web 性能优化的重要手段,对从事 Web 开发的小伙伴们来说是必须要掌握的知识,但最近我遇到了几个缓存头设置相关的题目,发现有好几道题答错了,有的甚至在知道了正确答案后依然不明白其原因, 可谓相当的郁闷呢!!为了确认下是否只是自己理解不深,我特意请教了其他几位小伙伴,发现情况也或多或少和我类似. 为了不给大家卖关子,下面我贴出2道题,大家可以尝试解答下: 以下为

The widget factory produces several different kinds of widgets. Each widget is carefully built by a skilled widgeteer. The time required to build a widget depends on its type: the simple widgets need only 3 days, but the most complex ones may need as

问题描述 试题编号: 201803-3 试题名称: URL映射 时间限制: 1.0s 内存限制: 256.0MB 问题描述: 问题描述 URL 映射是诸如 Django.Ruby on Rails 等网页框架 (web frameworks) 的一个重要组件.对于从浏览器发来的 HTTP 请求,URL 映射模块会解析请求中的 URL 地址,并将其分派给相应的处理代码.现在,请你来实现一个简单的 URL 映射功能. 本题中 URL 映射功能的配置由若干条 URL 映射规则组成.当一个请求到达时,U