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

作者:波布兰链接:https://www.zhihu.com/question/28218420/answer/39904627来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. Python的优势: Python相对于Matlab最大的优势:免费.但既然你已经能用上Matlab,想必不在乎这个了. Python次大的优势:开源.你可以大量更改科学计算的算法细节. 可移植性,Matlab必然不如Python.但你主要做Research,这方面需求应当不高. 第三方生态

*:矩阵相乘 (cross) .*:矩阵你元素一对一相乘 (dot) 例子: >> a=[2 3];>> b=[4 5];>> a*b' ans = 23 >> a.*b ans = 8 15

pinv指令     在多数解的例子中,有时并不是仅要将其中一变数设定为零之解.为使整个系统得到最佳化,亦可利用pinv指令求得最小模组之合理解.pinv(A)又称为虚反矩阵(pseudoinverse),其功能与反矩阵之计算相同,但它会基于svd(A)函数(或称奇异值分解函数)之计算方式,求得一个不是属于全阶之矩阵A之反矩阵.这是长方形矩阵求解时,在多重解中求其反矩阵之折衷方式.故若矩阵A为方矩阵或非零矩阵,则其结果应与inv(A)相同.只是在这样的状况,宁可使用inv(A)较为省事.处理这些

1.Syms 和sym的区别: syms是定义多个符号是符号变量的意思 sym只能定义一个符号变量,但可以具体到这个符号变量的内容 例:syms f z; %定义下x和y f=sym('a+b+c'); %就只能定义一个f=a+b+c syms可以直接声明符号函数d(r),并且可以对函数的形式进行赋值改变,但是sym却不可以 例:>> syms d(r) >> d=r^2 d =r^2 >> sym d(t) ans =d(t) >> d=t^2 Undef

罗列一下以前自己学习C语言与MATLAB混编的笔记,顺便复习一遍. <C语言与MATLAB接口 编程与实例 李传军编着>(未看完,目前看到P106) 目录P4-8 ****************************************************** C-MEX函数:从MATLAB调用C语言或Fortran语言编写的函数.   MEX文件:是一种按一定格式,使用C语言或者FORTRAN语言编写的,由MATLAB解释器自动调用并执行的动态链接函数.在Windows系统中,M

上一篇  ※※※※※※※※  [回到目录]  ※※※※※※※※  下一篇 这一章的内容比较简单,主要是MATLAB的一些基础教程,如果之前没有学过matlab建议直接找一本相关书籍,边做边学,matlab的编程入门还是比较容易的. 在这里想讲一下matlab和Python的区别: 吴恩达教授在刚开始教机器学习课程的时候,主要用的是matlab/octave,他给出的理由是利用matlab/octave学生能够更快更好地学习并掌握机器学习算法.这只是当时的情况,在后期吴恩达教授深度学习课程的教学中

同型矩阵运算满足加法交换律.结合律:并存在单位元.逆元.和0元,为同型矩阵对加法的交换环. Eigen的简单运算参考:http://blog.163.com/jiaqiang_wang/blog/static/1188961532013625102721873/ 一.For Eigen 1.零初始化.单位阵.全1矩阵 //初始化状态向量和状态协方差 int initialize_x_and_p(Eigen::MatrixXf &x_k_k,Eigen::MatrixXf &p_k_k) {

整理自Andrew Ng的machine learning课程 week2. 目录: 多元线性回归 Multivariates linear regression /MLR Gradient descent for MLR Feature Scaling and Mean Normalization Ensure gradient descent work correctly Features and polynomial regression Normal Equation Vectoriza

可以参考如下文章 https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/69204397 第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重系数wi就是模型的参数)来得到预测值的Y,然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数.我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加,是线性的. Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性

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

第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重系数wi就是模型的参数)来得到预测值的Y,然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数.我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加,是线性的. Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的,如图(x为了方便取1维): 然后再来看看我们这里的logistic 回归模型,模型公式是:,这里假设W>0,Y与X各维度叠加和(这里

##Linear Regression with One Variable Linear regression predicts a real-valued output based on an input value. We discuss the application of linear regression to housing price prediction, present the notion of a cost function, and introduce the gradi

枚举LCP,假设前$i-1$个都相同.那么后面$n-i$个数可以随意排列,第$i$个位置可以填的方案数为后面小于$a_i$的数字个数,树状数组维护. 同时为了保证本质不同,方案数需要除以每个数字的个数的阶乘. 将$m$分解质因数,然后CRT合并即可. 可以先用树状数组处理出所有贡献. 同时在分开计算答案的时候,除了某个超过$\sqrt{m}$的大因子之外,其它模数的逆元都可以线性预处理. 所以总时间复杂度为$O(n\log n)$. #include<cstdio> #include<a

一.常用链接: 1.Python官网:https://www.python.org/ 2.各种库的whl离线安装包:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn 3.数据分析常用库的离线安装包(pip+wheels)(百度云):http://pan.baidu.com/s/1dEMXbfN 密码:bbs2 二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和

要求(图是盗来的QAQ) 首先用欧拉定理把幂模一下,直接就是MOD-1了 然后发现MOD-1可以分解为2,3,4679,35617,都是质数,可以直接用Lucas定理 然后用中国剩余定理合并一下即可 千万不可把MOD和MOD-1搞混了,否则调试好麻烦的 #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<algorithm> #include<cstring> #include<vector> #include

#include<cstdio> #include<cstdlib> #include<algorithm> #include<cstring> #include<vector> #define MAXN 100000+10 #define ll long long #define pb push_back #define ft first #define sc second #define mp make_pair #define pil pa

二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 i

NumPy 简介 Python并没有提供数组功能.虽然列表可以完成基本的数组功能,但它不是真正的数组,而且在数据量比较大时,使用列表的速度会很慢.为此,Numpy提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数. NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字).在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank). 例如,在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 3] 是一个秩为1的