常用函数:det 计算矩阵的行列式的值inv 求矩阵的逆阵rank 求矩阵的秩[V D]=eig(A) 求矩阵A的特征值和特征向量poly 求矩阵的特征多项式rref 用初等变换将矩阵化成行阶梯形null(A,'r') 给出齐次线性方程组Ax=0 的基础解系fliplr 矩阵左右翻转flipud 矩阵上下翻转trace 求矩阵的迹diag 取得矩阵对角线元素 例子:1.矩阵函数的应用A=[3 -4 0; -1 5 2; 4 1 -6]det (A) %求矩阵的行列式的值rank (A) %求矩阵

摘自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/8119032 有齐次线性方程AX=0,且rank(A)=r<n时,该方程有无穷多个解, 可以用matlab 中的命令 x=null(A, r)求其基础解系.其中:r=rank(A) 例: A=[ 1 1 1 1 -3 -1 1 1 0 0 0 1 1 0 -2 0 0 -1 0 -1 -2] 用matlab 求Ax=0的基础解析的解程序为: A=[1 1 1 1 -3 -1 1;1 0 0 0 1

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2555 一个字符串在原串中的出现次数就是这个字符串对应后缀自动机上的状态的\(|Right|\),要求parent树中这个状态的子树中叶子节点的个数. 因为强制在线,所以用lct维护parent树以及树上每个节点的\(|Right|\). 注意新建\(nq\)节点时nq节点的值要设为0,因为\(nq\)节点不是叶子节点... 还有删整棵子树时要减去它们对它们祖先的影响. lct模板打错,调了好长时间

再水一道模板题,明天就要出发去参加二轮省选了赶紧复习复习模板. 链剖模板题,可是写链剖太麻烦了,还是写lct吧. 但这个lct比较麻烦了,因为边权有正有负,要统计最大值和最小值,这样点权赋为什么值都会妨碍统计. 想了半天,后来发现自己脑抽了,统计的时候特判一下当前点是点还是边不就可以了吗? 裸的模板题调了好久啊,因为后来往原先错误的程序加上上述特判时总是漏这漏那,以后一定要认真思考每个细节确保无误后再开始写代码,这样脑子里有一个清晰的框架,写起来更快,而且不容易出错,大大节省了调试的时间.切忌边

离线后倒过来做,这样就跟魔法森林差不多了,缩边为点就可以统计边的权值了. 1A真是爽,可惜常数炸上了天,这是滥用stl容器和无脑link,cut的后果 #include<map> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int N = 100003; const int M = 1000003; void read(int &k

$LCT+枚举$ 复习一下$LCT$模板. 先以$Ai$为关键字$sort$,然后$Ai$从小到大枚举每条边,看能否构成环,构不成则加边,构成则判断,判断过了就切断$Bi$最大的边. 我的边是编号为$i+n$的点,忘了这点调了好久$QAQ$ $sosad$ #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define N 150003 #define read(x) x=getint() using nam

复习一下$LinkCutTree$的模板. #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define N 30003 #define read(x) x=getint() using namespace std; struct node *null; struct node { node *ch[2], *fa; int d, sum; short rev; bool pl() {return fa-&

知道了为什么要换根(changeroot),access后为什么有时要splay,以及LCT的其他操作,算是比较全面的啦吧,,, 现在才知道这些,,,真心弱,,, #include<cstdio> #include<algorithm> #define read(x) x=getint() using namespace std; const int N=300003; inline int getint(){char c;int ret=0;for(c=getchar();c&l

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解:

Day 1 T1 数字表格 题目大意 · 求\(\prod\limits_{i=1}^n\prod\limits_{j=1}^mFibonacci(\gcd(i,j))\),\(T\leq1000\),\(n,m\leq10^6\) 思路 · 一言不合化式子(不失一般性地假设\(n<m\))\[\begin{aligned} ans&=\prod_{i=1}^n\prod_{j=1}^mf((i,j))\\ &=\prod_{d=1}^nf(d)^{\sum\limits_{i=1}

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1036 复习了一下好写好调的lct模板啦啦啦--- #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int N = 30003; int n; struct node *null; struct node { node *fa, *ch[2]; int w,

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

大家熟知的画图ggplot2包 library(ggplot2) #查看系统自带的qplot的函数演示 example(qplot) #R语言的基本对象 向量.矩阵.数组.数据框.列表 R语言的变量都是对象(包括函数),都有mode和lenght方法可以调用 #善用向量化的ifelse()函数 #R语言的下标从1开始,与C等语言不同 #R语言的矩阵元素默认按列存储 #善用apply, sapply, lapply(list apply)等函数,其中sapply(代表simplified appl

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

本文目录 Java的可视化技术 R的可视化技术 二维做图利器plot的参数配置 *权限机制 *plot独有的参数 *plot的type介绍 *title介绍 *公共参数集合--par *par的权限机制 总结 本文首发 https://program-dog.blogspot.com 注1:本文也曾在csdn发布,不过无法忍受csdn超长时间的审核,迁移到博客圆了. 注2 : 本文含有大量原创图,但本文首发在google的blogspot上,国内图片可能不可见,有时间我会换图床的. 本作品采用知

首先写第二部分的前言. 第二部分用来介绍获取数据基本信息的图形技术和统计方法. 本章主要内容 条形图.箱型图.点图 饼图和扇形图 直方图和核密度图 分析数据第一步就是要观察它,用可视化的方式是最好的.本章的主题有两个 1.将变量的分布作可视化展示 2.通过结果变量进行跨组比较 下面从不同的图形开始探索数据. 6.1条形图 6.1.1简单地条形图 条形图是通过条形展示离散变量的频数分布.函数是barplot: barplot(height) height是主要参数,horiz = TRUE就是横向

数据作为信息的载体,要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征(即数据的数字特征), 对于数据的数字特征, 包含数据的集中位置.分散程度和数据分布,常用统计项目如下: 集中趋势统计量:  均值(Mean).中位数(Median).众数(Mode).百分位数 离散趋势统计量:标准差(sd).方差(var).极差(range).变异系数(CV).标准误.样本校正平方和(CSS).样本未校正平方和(USS) 分布情况统计量:偏度.峰度 示例函数 集中趋势 均值(mean):描述数据取值的平均位

AndroidCharts 是一款轻量级的图表显示控件,对比起Android-Charts和AChartEngine来说简单和活泼了很多,适合数据展示不需要太过详细专业的场合,它支持简单且带动画的折线图,柱状图和饼状图. 其中的linechart不支持y坐标显示,我们可以自己修改添加上去,修改后类LineView的代码如下,其中YCOORD_TEXT_LEFT_MARGIN为图标向右的偏移量,用来空出y坐标文字的空间: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

一.是否相等的判断的方法 (1)判断字符串是否相等is.null(x) (2)判断x的每个元素是否在y中出现: x %in% y (3)判断判断每个相对应的元素是否相等: x == y (4)判断近似相等:all.equal(x,y)含有一个哦按点近似相等的参数,近似的参数还有identical(x,y) 二.R语言逻辑运算: 基本运算符号是 <,<=,>,>=; 判断严格相等:== 判断不等的  :!= 短逻辑比较符,将会比较全部元素,返回逻辑向量中每个对比结果,拼接成一个新向量