对于方阵A,如果为非奇异方阵,则存在逆矩阵inv(A)对于奇异矩阵或者非方阵,并不存在逆矩阵,但可以使用pinv(A)求其伪逆   inv:   inv(A)*B实际上可以写成A\BB*inv(A)实际上可以写成B/A这样比求逆之后带入精度要高 A\B=pinv(A)*B A/B=A*pinv(B)   pinv:   X=pinv(A),X=pinv(A,tol),其中tol为误差 pinv是求广义逆 先搞清楚什么是伪逆.对于方阵A,若有方阵B,使得:A·B=B·A=I,则称B为A的逆矩阵.如

矩阵求逆可以使用左除(\)和右除(/),inv,pinv 首先了解需要求逆的矩阵A是否为奇异方阵 inv 若A为非奇异方阵,则存在逆矩阵,可利用inv求逆: inv(A) pinv 若需要求逆的矩阵A为奇异矩阵或者非方阵,则并不存在逆矩阵,此时可以使用pinv(A)求其伪逆(广义逆): X = pinv(A) X = pinv( A, tol ) # tol为误差 若A为非奇异矩阵,请不要使用pinv求逆,虽然计算结果相同,即 inv(A) = pinv(A) 但pinv的计算复杂度较高. 左除

首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

Moore-Penrose伪逆(pseudoinverse). 非方矩阵,逆矩阵没有定义.矩阵A的左逆B求解线性方程Ax=y.两边左乘左逆B,x=By.可能无法设计唯一映射将A映射到B.矩阵A行数大于列数,方程无解.矩阵A行数小于列数,矩阵有多个解. 矩阵A的伪逆A + =lim a->0 (A T A+aI) -1 A T.计算伪逆公式,A + =VD + U T.矩阵U.D.V是矩阵A奇异值分解得到矩阵.对角矩阵D伪逆D + 是非零元素取倒数后再转置.矩阵A列数多于行数,伪逆求解线性方程是可

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

HDU 1394 Minimum Inversion Number(线段树求最小逆序数对) ACM 题目地址:HDU 1394 Minimum Inversion Number 题意:  给一个序列由[1,N]构成.能够通过旋转把第一个移动到最后一个.  问旋转后最小的逆序数对. 分析:  注意,序列是由[1,N]构成的,我们模拟下旋转,总的逆序数对会有规律的变化.  求出初始的逆序数对再循环一遍即可了. 至于求逆序数对,我曾经用归并排序解过这道题:点这里.  只是因为数据范围是5000.所以全

title: [线性代数]7-3:对角化和伪逆(Diagonalization and the Pseudoinverse) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Diagonalization Pseudoinverse toc: true date: 2017-12-06 14:03:08 Abstract: 本文以线性变换的角度重新理解矩阵变换的原理,以对角化和SVD作为主要的案例 Keywords: Diagonalization

问题见:对Alexia(minmin)网友代码的评论及对“求比指定数大且最小的‘不重复数’问题”代码的改进 .算法:求比指定数大且最小的“不重复数”问题的高效实现 . playerc网友的代码如下(求比指定数大且最小的“不重复数”问题): #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <errno.h> #define NUMBER_STR_MAX_LENGTH (128) unsigned find(unsigned)

应Alexia(minmin)网友之邀,到她的博客上看了一下她的关于“求比指定数大且最小的‘不重复数’问题”的代码(百度2014研发类校园招聘笔试题解答),并在评论中粗略地发表了点意见. 由于感觉有些看法在评论中无法详细表达,也由于为了更详细地说明一下我的 算法:求比指定数大且最小的“不重复数”问题的高效实现博文中没有说清楚的一些想法,并给出这个问题更加完美的代码,故制此文.欢迎Alexia(minmin)网友和其他网友指正. Alexia(minmin)网友在其博文中对其算法思想描述得很清楚:

曲线段在上的弧长为采用积分所求弧长s=∫√(1+y'²)dxmatlab求出各点的导数,然后按照上式积分 clear>> x=1:0.1:10;>> y=rand(1,length(x));>> dy=diff(y);>> S=0.1*trapz((1+dy.^2).^0.5) S = 9.6474 >> plot(x,y,'o-')

matlab求极限(可用来验证度量函数或者隶属度函数)可用来验证是否收敛,取值范围等等. 一.问题来源 搜集聚类资料时,又看到了隶属度函数,没错,就是下面这个,期间作者提到m趋于2是,结果趋于1,我想验证下,于是查资料. 二.不同类型的极限 2.1 基础知识 a./b表示常数a除以矩阵b中每个元素或者矩阵a除以矩阵b对应元素或者常数b:点乘方a.^b,矩阵a中每个元素按b中对应元素乘方或者b是常数. 2.2 单变量独立式子 独立式子之地的是不存在连加之类的操作. 问题:用MATLAB求(x^2+

题意 就是求区间第k大,区间 不互相包含. 尝试用treap解决一下 第k大的问题. #include <set> #include <map> #include <cmath> #include <ctime> #include <queue> #include <stack> #include <cstdio> #include <string> #include <vector> #inclu

MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中,S是总体的协方差矩阵,而不是样本的协方差矩阵. 2.matlab中现有的函数 >> x=[155 66;180 71;190 73;160 60;190 68;150 58;170 75] x = 155 66 180 71 190 73 160

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(:)))

描述 给定一个包含N(N<=3000)个正整数的序列,每个数不超过5000,对它们两两相加得到的N*(N-1)/2个和,求出其中前M大的数(M<=10000)并按从大到小的顺序排列. 输入 输入可能包含多组数据,其中每组数据包括两行: 第一行两个数N和M, 第二行N个数,表示该序列. 输出 对于输入的每组数据,输出M个数,表示结果.输出应当按照从大到小的顺序排列. 样例输入 4 41 2 3 44 55 3 6 4 样例输出 7 6 5 511 10 9 9 8 题意 求出两两相加前m大的值

matlab求定积分与不定积分 创建于2018-03-21 22:42 求定积分与不定积分是一件比较繁琐的事,但是我们可以借助matlab,下面与大家分享解决方法 材料/工具 matlab 求不定积分 求函数“xe^x”的不定积分 要用到"int"命令,具体操作见下图 函数“xe^x”的不定积分的结果如下 求定积分 求函数"x^2*e^x"在(0到1)上的积分 具体操作见下图 函数“x^2*e^x” 在(0到1)的定积分的结果见下图

声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 对于Matlab的使用情况常常是这样子的,很多零碎的函数名字很难记忆,经常用过后过一段时间就又忘记了,又得去网上查,这样就容易造成效率比较低下.加强记忆的最好办法就是将这些零碎的用法随着在实际编程开发中的应用进行总结,当需要相应的功能而又记不起来时,就可以从总结的博文中快速的找到并使用,这会是一种比较好策略. matlab求取函数积分有两种方法,一种是符号运算,另一种是数值运算. 符号积分 int(f,v)

题意 : 给出一个含有 N 个数的序列,然后有 M 次问询,每次问询包含 ( L, R, K ) 要求你给出 L 到 R 这个区间的第 K 大是几 分析 : 求取区间 K 大值是个经典的问题,可以使用的方法有很多,我听过的只有主席树.整体二分法.划分树.分块…… 因为是看<挑战>书介绍的平方分割方法(分块),所以先把分块说了,其他的坑以后再填 分块算法思想是将区间分为若干块,一般分为 n1/2 块然后在每块维护所需信息,可以把复杂度降到 O(根号n) 具体的分析和代码在<挑战程序设计竞赛

Matlab求三重积分 求 \(\int_0^1 \int_0^1 \int_0^1 sin(\pi x_1 x_2 x_3) dx_1 dx_2 dx_3\) 代码是: triplequad(@(x,y,z)sin(pi*x*y*z), 0,1,0,1,0,1)

clc; clear all; close all; fx = @(x) -(0.4./sqrt(1 + x.^2) - sqrt(1+x.^2) .* (1- 0.4./(1 + x.^2))+x); [x0, f] =fminbnd(fx,0,2); % f利用负号求最小值 x = 0 :0.1: 2; y = feval(fx,x); %% ========maxvalue==== figure plot(x,-y,'b-','linewidth',2) hold on plot(x0,-