方程 a,b,c,x = symbols("a b c x") my_eq = Eq(a*x**2+b*x+c,0) solve(my_eq,x) Out[12]: [(-b + sqrt(-4*a*c + b**2))/(2*a), -(b + sqrt(-4*a*c + b**2))/(2*a)] 微分 t=Derivative(sin(x),x) #t=sin(x) print(t) t.doit() #求导 Derivative(sin(x), x) Out[13]: cos(

PAT (Basic Level) Practice (中文) 1050 螺旋矩阵 (25 分) 目录 PAT (Basic Level) Practice (中文) 1050 螺旋矩阵 (25 分) 题目描述 输入格式: 输出格式: 输入样例: 输出样例: 题目要求: 解题思路: 完整代码: 题目描述 本题要求将给定的 N 个正整数按非递增的顺序,填入"螺旋矩阵".所谓"螺旋矩阵",是指从左上角第 1 个格子开始,按顺时针螺旋方向填充. 要求矩阵的规模为 m 行

[python]Leetcode每日一题-矩阵置零 [题目描述] 给定一个 m x n 的矩阵,如果一个元素为 0 ,则将其所在行和列的所有元素都设为 0 .请使用 原地 算法. 进阶: 一个直观的解决方案是使用 O(mn) 的额外空间,但这并不是一个好的解决方案. 一个简单的改进方案是使用 O(m + n) 的额外空间,但这仍然不是最好的解决方案. 你能想出一个仅使用常量空间的解决方案吗? 示例1: 输入:matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出:[[1,0,

用程序来求积分的方法有很多,这篇文章主要是有关牛顿-科特斯公式. 学过插值算法的同学最容易想到的就是用插值函数代替被积分函数来求积分,但实际上在大部分场景下这是行不通的. 插值函数一般是一个不超过n次的多项式,如果用插值函数来求积分的话,就会引进高次多项式求积分的问题.这样会将原来的求积分问题带到另一个求积分问题:如何求n次多项式的积分,而且当次数变高时,会出现龙悲歌现象,误差反而可能会增大,并且高次的插值求积公式有可能会变得不稳定:详细原因不赘述. 牛顿-科特斯公式解决这一问题的办法是将大的插

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

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

//矩阵的基本操作:矩阵相加,矩阵相乘,矩阵转置 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define M 2 #define N 3 #define P 4 int main() { //函数声明 void JuZhenXiangJia(); void JuZhenXiangCheng(); void JuZhenZhuanZhi(); JuZhenZhuanZhi(); JuZhenXiangJia(); JuZhenXiangCheng()

1287 矩阵乘法  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 黄金 Gold 题解  查看运行结果     题目描述 Description 小明最近在为线性代数而头疼,线性代数确实很抽象(也很无聊),可惜他的老师正在讲这矩阵乘法这一段内容.当然,小明上课打瞌睡也没问题,但线性代数的习题可是很可怕的.小明希望你来帮他完成这个任务. 现在给你一个ai行aj列的矩阵和一个bi行bj列的矩阵,要你求出他们相乘的积(当然也是矩阵).(输入数据保证aj=bi,不需要判断) 矩

该文章讲述了Matlab中矩阵的平方和矩阵中每个元素的平方介绍.   设t = [2 4 2 4] 则>> t.^2 ans = 4 164 16 而>> t^2 ans = 12 2412 24 可见t^2是矩阵平方,t.^2是矩阵中每个元素的平方. PS: 若t不是方阵,则t^2会出错

写日志: class LogFile { public: static LogFile &instance(); operator FILE *() const { return m_file; } private LogFile(const char *filename) { m_file = fopen(filename, "a+"); } ~LogFile() { fclose(m_file); } FILE *m_file; }; LogFile &LogFil

下边内容内容是关于C语言经典算法 - 多维矩阵转一维矩阵的内容,应该能对码农也有好处. #include <stdio.h>#include <stdlib.h>int main(void){ int arr1[3][4] = {{1, 2, 3, 4},{5, 6, 7, 8},{9, 10, 11, 12}};int arr2[12] = {0}; int row, column, i; printf("原二维资料:n"); for (row = 0; ro

在寻找极大极小值的过程中,有一个经典的算法叫做Newton's method,在学习Newton's method的过程中,会引入两个矩阵,使得理解的难度增大,下面就对这个问题进行描述. 1, Jacobian矩阵矩阵 对于一个向量函数F:$R_{n}$ -> $R{m}$是一个从欧式n维到欧式m维空间的函数(好像有点难理解,请看下面),这个函数由m个实函数组成,每一个函数的输入自变量是n维的向量,即$(y_{1}(x_{1},\cdots,x_{n}), \cdots,y_{m}(x_{1},

试题描述 给定n*n由0和1组成的矩阵,如果矩阵的每一行和每一列的1的数量都是偶数,则认为符合条件. 你的任务就是检测矩阵是否符合条件,或者在仅改变一个矩阵元素的情况下能否符合条件. "改变矩阵元素"的操作定义为0变成1或者1变成0. 输入格式 输入n + 1行,第1行为矩阵的大小n(0 < n < 100),以下n行为矩阵的每一行的元素,元素之间以一个空格分开. 输出格式 如果矩阵符合条件,则输出OK:如果矩阵仅改变一个矩阵元素就能符合条件,则输出需要改变的元素所在的行号

在cocos中,最后设置视口大小,相机矩阵,裁剪矩阵是在setProjection方法中,源码如下: void Director::setProjection(Projection projection) { //屏幕的可绘制区域,设计分辨率,fix模式下不和设计分辨率一样,其余和设计分辨率相等 Size size = _winSizeInPoints; //设置适口,吧自己调整后的设计分辨率,换算成屏幕分辨率,设置绘制区域 setViewport(); switch (projection)

package Day8_06; /*读入两个整数m,n,输出一个m行n列的矩阵,这个矩阵是1~m*n这些自然数按照右.下.左.上螺旋填入的结果. * 例如读入数字4,5,则输出结果为: * 1 2 3 4 5 * 14 15 16 17 6 * 13 20 19 18 7 * 12 11 10 9 8 */ import java.util.Scanner; public class LuoXuan { public static void main(String[] args) { Syst

不多说,直接上干货! Distributed  matrix : 分布式矩阵 一般能采用分布式矩阵,说明这数据存储下来,量还是有一定的.在Spark Mllib里,提供了四种分布式矩阵存储形式,均由支持长整形的行列数和双精度浮点型的数据内容组成. 包括行矩阵.带有行索引的行矩阵.坐标矩阵和块矩阵. 依据你数据的不同的特点,你可以选择不同类型的数据. (1).行矩阵: 以行为基本方向的矩阵存储格式,列的作用相对较少. 理解记忆,行矩阵是一个巨大的特征向量的集合 每一行就是一个具有相同格式的向量数据

写日志: class LogFile { public: static LogFile &instance(); operator FILE *() const { return m_file; } private LogFile(const char *filename) { m_file = fopen(filename, "a+"); } ~LogFile() { fclose(m_file); } FILE *m_file; }; LogFile &LogFil

3D中的相机 - 投影矩阵和视图矩阵 3d游戏中,一般通过相机的设置来计算投影矩阵和视图矩阵,比如untiy和cocos,一般情况下我们不用关注如何计算, 可以直接在可视化的编辑器中调整参数就可以了,但是了解下总是好的. 具体计算可以参考: 可以参考现在cocos2dx的代码中的Camera源码,里面有根据相机的设置(位置等)计算上面两个矩阵的代码. 也可以参考下面这个,github上面一个项目,这个项目有很好的参考价值: https://github.com/wantnon2/3DToolKi

opencv.numpy中矩阵转置,矩阵内的固定位置相应的坐标变换

需要掌握 MATLAB语言中特殊矩阵 MATLAB语言中矩阵的变幻 MATLAB语言矩阵如何求值 MATLAB语言中特征值与特征向量 MATLAB语言中稀疏矩阵 2.1  特殊矩阵 如何建立矩阵? 逐个按行的顺序,输入矩阵的各个元素,全部元素用中括号括起来,同一行的元素用,或者空格分隔,不同行的元素之间用分号(:)分隔. l  通用性的特殊矩阵——0矩阵,1矩阵,单位矩阵等等 l  用于专门学科的特殊矩阵——范德蒙矩阵,魔方矩阵等等 1．通用的特殊矩阵  zeros函数:产生全0矩阵,即零矩阵

函数:UF_CSYS_ask_matrix_values () 函数说明:获取指定矩阵标识的矩阵值. 用法: #include <uf.h> #include <uf_csys.h> extern DllExport void ufusr(char *param, int *returnCode, int rlen) { UF_initialize(); //获取WCS标识 tag_t tagWCS = NULL_TAG; UF_CSYS_ask_wcs(&tagWCS);