当我生成随机矩阵并将其转换为半正定时,我遇到了一个问题。如果我们取一个随机矩阵Q,然后用它的转置乘以它,那么结果应该是半正定的(没有负本征值),但是当我打印一些随机本征值时,我看到我有一些负本征值。我的代码有什么问题吗?我还想把特征值的最大值保存到一个向量中。我的Q随机矩阵是整数,我看到的特征值是实数,复数部分总是0。然而,我也得到了一个警告。让我先给你看我的代码
#here i create a random torch with N matrices of n by n size
Q = torch.randint(0, 10, size=(N, n, n))
#here i initi
当我尝试在MATLAB中使用定义为其自身函数的变量omega绘制函数h时,我从控制台得到Inner matrix dimensions must agree, error using _*_响应。
当我在h的独立函数组件之间使用+时,该函数起作用;当我尝试将h中的两个内部函数相乘时,该函数不起作用,根据我的猜测,这是导致矩阵模糊错误的原因。
function h = freqp(omega)
k = (1:1024-1);
hh = (1:1024-1);
omega = zeros(length(k),1);
omega = (k-1)*((2*pi
我有一个5D矩阵Cij(3,3,Nx,Ny,Nz),其中Nx,Ny和Nz作为输入。
我需要执行下面这样的操作:
for ikx=1:Nx,
for iky=1:Ny,
for ikz=1:Nz,
%Random simulation of fourier components
n=zeros((3),'double');
for j=1:9,
ncomponent=randn(2);
n(j)=complex(ncom
Trax实现的AttentionQKV层如下所示:
def AttentionQKV(d_feature, n_heads=1, dropout=0.0, mode='train'):
"""Returns a layer that maps (q, k, v, mask) to (activations, mask).
See `Attention` above for further context/details.
Args:
d_feature: Depth/dimensionality of feature embeddin
在Octave中有没有一种方法可以只计算和存储矩阵乘积的对角线?
基本上喜欢做的事情:vector = diag(A*B);
我不关心A*B的任何值,除了对角线上的值。矩阵的大小大约是80k x 12和12 x 80k,所以即使我不关心速度/额外的内存,它也不适合内存。
奇怪的是,由于Octave是一个巨大的数据集和对角线非常重要的软件包,所以它应该是可能的。
与这个问题有关的;将二维矢量转换成最近的8向罗盘方向的最佳方法是什么?
我的查询是,这是否按以下顺序工作(如下所示),如果是的话,我将如何实现?
enum compassDir {
S = 0, SE = 1,
E = 2, NE = 3,
N = 4, NW = 5,
W = 6, SW = 7
};
我有一个以C(0,0,0)为中心的球体。现在我计算顶点着色器内部的法线。我不会把它传给它。
#version 330
layout(location = 0) in vec3 in_Position; //declare position
layout(location = 1) in vec3 in_Color;
// mvpmatrix is the result of multiplying the model, view, and projection matrices */
uniform mat4 MVP_matrix;
vec3 constant_col;
vec3 nor