如何求解超定线性方程组X*A= B？
求解超定线性方程组X*A= B的方法有多种，以下是其中几种常见的方法：
- 最小二乘法（Least Squares Method）：最小二乘法是一种常用的求解超定线性方程组的方法。它通过最小化残差的平方和来求解方程组的近似解。在求解过程中，可以使用矩阵的伪逆（pseudo-inverse）来计算解析解。腾讯云提供的相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）。
- QR分解法（QR Decomposition Method）：QR分解是一种将矩阵分解为正交矩阵和上三角矩阵的方法。通过对系数矩阵进行QR分解，可以将超定线性方程组转化为一个更容易求解的等价问题。腾讯云提供的相关产品是腾讯云数学建模平台（https://cloud.tencent.com/product/mathematical-modeling）。
- SVD分解法（Singular Value Decomposition Method）：SVD分解是一种将矩阵分解为奇异值矩阵的方法。通过对系数矩阵进行SVD分解，可以得到方程组的最小二乘解。腾讯云提供的相关产品是腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/data-analysis）。
- 正则化方法（Regularization Method）：正则化方法是一种通过在目标函数中引入正则化项来求解超定线性方程组的方法。常见的正则化方法包括岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso Regression）。腾讯云提供的相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）。
需要注意的是，以上方法仅为常见的求解超定线性方程组的方法之一，实际应用中还可以根据具体情况选择其他方法。同时，腾讯云提供的相关产品仅为示例，实际使用时可以根据需求选择适合的产品。
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2回答
下面的A*(A\D)的结果怎么可能不等于D呢？
它应该产生D -以下是八度文档的摘录：
线性方程组在数值分析中普遍存在。要解线性方程组Ax = b，请使用左除法算子‘\’：x=A\b
下面是那些想尝试它的人的代码：
A = [1,1,1;0,0,0;2,1,2;2,1,2;3,5,6]
D = [1;2;3;4;5]
% A is of rank 3:
rank(A)
% therefore the system Ax=D has a unique solution
x = A\D
% but Octave has not given the good solution:
A
浏览 3提问于2012-10-07得票数 4
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我有一个包含500个餐厅订单及其总数的数据集。我想识别数据集中的异常值。然后决定它们是有效的数据点还是错误的值。然后删除无效的。 问题是我只有订单的总价、商品名称和订购数量。我想知道是否有可能得到每种商品的价格。 字典中的每个条目代表一个顺序。关键字是总价格，值是元组列表，每个元组表示商品名称和订购数量。 字典格式的数据集示例(我也将其作为数据帧中的两列)： {1215.5: [('Shrimp', 10), ('Fish&Chips', 6), ('Salmon', 8), ('Pasta', 5)],
1230.0
浏览 29提问于2019-09-29得票数 4
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高斯消元code...This代码的逻辑错误问题来自我在1990年代的数值方法文本。代码是从书中键入的-没有产生正确的输出...
示例运行：
SOLUTION OF SIMULTANEOUS LINEAR EQUATIONS
USING GAUSSIAN ELIMINATION
This program uses Gaussian Elimination to solve the
system Ax = B, where A is the matrix of known
coefficients, B is the vector of known c
浏览 2提问于2009-06-17得票数 1
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我想解一个稀疏线性方程组：A x = b，其中A是( M )数组，b是(M )数组，<code>E 110</code>x<code>E 211<//code> is和(M )数组。
我使用以下三种方法解决这个问题：
scipy.linalg.solve(A.toarray(), b.toarray())，
scipy.sparse.linalg.spsolve(A, b)，
scipy.sparse.linalg.splu(A).solve(b.toarray()) #返回一个密集数组
我希望使用迭代的scipy.spars
浏览 1提问于2015-11-05得票数 6
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我想用C++中的Lapack包解决一个线性方程组。我计划使用中的例程(即dgesv )像一样实现它。
这是我的代码：
unsigned short int n=profentries.size();
double **A, *b, *x;
A= new double*[n];
b=new double[n];
x=new double[2];
// Generate the matrices for my equation
for(int i = 0; i < n; ++i)
{
A[i] = new double[2];
}
for(int i=0; i<n; i++)
浏览 0提问于2012-10-09得票数 0
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1回答
我正在处理一个最小二乘(SCIPY)问题。通常最小二乘问题有给定的X数据和Y数据，并且给出了函数的一般形式，如线性/二次/对数，并在x和y数据的基础上，对曲线方程的参数进行了优化，即曲线拟合。
但是我要做的是给出Y数据和函数的精确形式，估计X数据将be...the x-数据是多维的，即有40个参数，其中每个实验只实现4个参数。我举了一个例子-
X data Y data function
a,b,c,d 0.4 a+b+c+d
a,c,d,e 0.2 a+c+d+e
c,d,e,k 0.7 c+
浏览 2提问于2013-06-16得票数 0
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我有n个任意的px1向量x_i和p矩阵A_i，以及n正半定矩阵S_i，其中一些(通常是大多数)是相同的(例如，只有两个不同的S矩阵，一个适用于i=1、……、n-1和i=n的半理想S的正定矩阵)。我想对所有x_i和A_i进行以下线性变换：
x_i* = inv(L_i)x_i和
A_i* = inv(L_i)A_i，其中
L_i是一个下三角矩阵，使得L_i L'_i=S_i (或者更好的L_i D_i L'_i=S_i，其中D_i是对角矩阵)。
N可以从几个到几千甚至更多，p通常小于10，k通常小于100。S可以包含带有零的行和列，它最初形成为_BB‘，其中B是一个具有非负对角线
浏览 2提问于2012-12-13得票数 0
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MATLAB有反斜杠"\“操作符。SciPy有“lsqr”。PyTorch是否有一个求解线性方程组的等价算子？
具体来说，我需要为A*X=B求解A的矩阵方程，并且我需要自动梯度能够通过操作反向传播误差。
浏览 6提问于2021-01-21得票数 0
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我有37个线性方程和36个变量，以矩阵方程的形式存在；A*X=B。这些方程没有确切的答案。我想用Matlab最小二乘法求出误差最小的解。我是Matlab的新手，所以任何评论都会有所帮助。谢谢
浏览 4提问于2015-05-20得票数 3
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可能重复：
我需要用C#和VB编程求解线性方程组。
下面是方程的一个例子：
12.40 = a * 56.0 + b * 27.0 + tx
-53.39 = a * 12.0 + b * 59.0 + tx
14.94 = a * 53.0 + b * 41.0 + tx
我想得到a，b和tx的最佳近似。
我应该使用某种矩阵类吗？
浏览 7提问于2010-12-08得票数 6
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我想知道并试图搜索它，但我不知道如何谷歌它，如何解决线性方程组，其中方程是平等的，彼此。我能够为两个方程编写一个具体的算法，但不能对N个方程进行动态计算。我将给出三个例子(我的方程大致是怎样的)：
C1，C2，C3，X -都不知道，但我不需要知道X的结果。
可以这样解释(最后一个方程C1 + C2 + C3 =1不在这里集成)：
请不要试图解决这个问题，我不确定这些方程是否有结果。我只是随机输入系数。但这就是我的方程式的样子。只有不同的系数。最好是在蟒蛇，但如果我知道如何用矩阵做数学的话，我会很高兴。我试着用两个未知数计算它，最后我得到了二次方程，所以在有三个未知数的情况下
浏览 10提问于2022-03-24得票数 1
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我想用cv2.solve解线性矩阵方程a*X=b。 输入矩阵为float32类型，a的形状为(10,4)，b的形状为(10,1)。 使用numpy我得到了正确的输出： x, _, _, _ = np.linalg.lstsq(a, b, rcond=-1)
print(x)
[[ 0.81440514]
[ 0.08010263]
[46.14513 ]
[58.802303 ]] 当我尝试用opencv做同样的事情时，我得到了一个我不能理解的错误： x = cv2.solve(a, b)
Traceback (most recent call last):
File &
浏览 48提问于2020-06-28得票数 0
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我将使用LU分解来求解一个线性方程Ax =b。当我将此代码用于较小的矩阵时，代码工作得很好，但当我输入大矩阵时，它就不起作用了。相反，它说： Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 18, in <module>
LU = linalg.lu_factor(A)
File "/opt/virtualenvs/python3/lib/python3.8/site-packages/scipy/linalg/decomp_lu.py", line 76, in l
浏览 149提问于2021-01-14得票数 0
2回答
带圈图的求解方法
、、
我正试图在Java的帮助下找到下一个问题的解决方案。我有一个图表，这是一个很好的例子，它看起来：
它的符号如下：
[{A = {C = 0.7}，{D = 0.3}，{C = {out = 0.2}，{F =0.8}，{D = {C = 0.1}，{F = 0.2}，{G =0.3}，{E = 0.4}，{S = {A =0.4}，{B =0.6}，
{E = {G = 0.3}，{out =0.7}，{G = {B = 0.2}{out =0.8}，.
S -是一个开始节点(S = 1)， out 是一个出图的方法。
我想要跟踪图表，并知道每个节点有多少百分比。例如，A = 0.4
浏览 2提问于2011-04-13得票数 2
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我正在尝试使用matlab中的预处理共轭梯度来加快速度。我之所以使用这种迭代方法，是因为反斜杠运算符太耗时了。然而，我有一些问题。例如，我想解这个线性方程组，给出如下表达式
Ax=B
其中A是稀疏正定矩阵，B也是矩阵。在matlab中，我可以简单地这样做：
x= A\B
然而，如果我使用pcg函数，那么我将不得不遍历B的所有列并单独求解
x(:,i)=pcg(A,B(:,i))
如果我只把一列看作b而不是矩阵B，那么x=A\B比反斜杠运算符更快。然而，如果我考虑整个矩阵B，那么pcg比反斜杠运算符慢。所以使用pcg是没有意义的。
有什么建议吗伙计们？
当使用Mattj建议的方法时，它显示以下
浏览 2提问于2014-01-27得票数 2
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近似奇异矩阵求逆的线性回归
、、、、
我有一个回归问题来估计y = a*x+b的斜率，并尝试了两种不同的方法来a。方法1将两个数据簇的平均值估计为两个点，根据该点计算a。方法2使用标准回归方程。 import numpy as np
import statistics
# find the slope a of y = a*x + b
x = "28.693756 28.850006 28.662506 28.693756 28.756256 28.662506 28.787506 \
28.818756 28.818756 28.787506 28.787506 28.787506 28.693756 28.
浏览 56提问于2020-12-10得票数 1
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我的职责是：
% Enter the data that was recorded into two vectors, mass and period
mass = 0 : 200 : 1200;
period = [0.404841 0.444772 0.486921 0.522002 0.558513 0.589238 0.622942];
% Calculate a line of best fit for the data using polyfit()
p = polyfit(mass, period, 1);
fit=@(x) p(1).*x + p(2);
现在我想要解f(x)
浏览 3提问于2014-02-18得票数 0
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在每一个递归循环中，我都要求解两个方程：
X=(B)*Y* inv(B)，X=X+ A‘* inv(B) * A，
我用这样的方式解决问题：
C= inv(B)_Y <=> BC = Y求解C. D= C_inv(B) <=> DB =C <=> B‘= C’
E= inv(B)*A <=> BE = A，求解E.
随着时间的推移，所有的矩阵都会发生变化，所以我不得不再做一次(或反转)每一次递归。N通常在1-10左右，可能更多，但通常是这样的。B是正定的，所以我可以用cholesky进行分解，然后求解多个右手边的方程。
这比把B反转然后用它做矩阵
浏览 7提问于2009-05-31得票数 0
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我知道如何用numpy来求解基本的线性矩阵方程。
但是，我有一个矩阵A，方程A^2 + xA + yI = 0，其中x和y不是向量，而是标量。I是单位矩阵，0是维数匹配A的零矩阵。
对于小型矩阵来说，这是一个非常简单的方法(当然，假设存在一个解决方案)，但是我正在练习一个编码面试，并希望用python来解决类似的问题。也许给出的矩阵很大..。
下面是一个样本矩阵A，它得到解x=-2，y=1：
np.array([[1,1,0],
[0,1,0]
[0,0,1]]
在纸上，这与解线性方程组x= -2和x+y=-1一样容易。我所面临的问题是将上述形式的方程解
浏览 4提问于2020-02-22得票数 1
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我被问到一个问题，要求我去解一个线性方程组。在这个问题中，它声明我应该设置一个矩阵A和列向量b来求解方程x是列向量(w )。
A = [1 1 1 1; 0 1 4 -2; 2 0 -2 1; 1 -2 -1 1]
b = [28;7;22;-4]
A1 = inv(A).*b
sum(A1,2)
这就是我迄今为止所做的，但是我知道MATLAB给我的答案是不正确的，因为正确的解决方案应该是w=10.5、x=9、y=2.5、z=6。
有人能给我指出正确的方向/指出我哪里出错了吗？(我对MATLAB相当陌生，所以对这一切都不太确定)。谢谢。
浏览 2提问于2017-11-25得票数 1
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将矩阵转换为构件
、、、
给定仿射2D变换矩阵，例如：
[a b tx]
[c d ty]
[0 0 1 ]
顺时针旋转的sxFor ，a由cos (θ)变换，b由scaleX变换，a由与x轴平行的剪切变换，x' = x + ky b由k变换。
在我的例子中，a被转换了两次，通过旋转和尺度-x，b被转换了两次，一次被旋转，一次被剪切。
旋转不再仅仅是arcsin(b)
ScaleX不再只是1 / a
ShearX不再只是x - ky
如何从该矩阵中获得rotation、shearX和scaleX的值？
浏览 1提问于2012-06-17得票数 1
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注:我在一段时间前就做了这件事，从那以后我学到了更多，足以理解为什么我所要求的是不现实的。在问这个问题之前，我也应该对同情做更多的研究。
我想要创建一个程序，输入一个线性方程或线性方程组作为字符串，作为回报，您输入的变量的值如下：
equation = input('Expression: ')
# Code to solve your linear equation here
print(answer)
为了明确起见，我希望能够解决像x+5=10这样的问题，或者像2x+3y=29这样的问题，并得到一个类似"5"或"4，7"的输出。
我试过搜索多
浏览 0提问于2021-02-24得票数 0
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当只有少数常数项发生变化时，如何有效地解决大型线性方程组。例如：
我现在有了系统Ax= b，我计算一次A的逆，将它存储在一个矩阵中，每次b中的任何条目更新时，都会执行矩阵向量乘法A^-1(b)来重新计算x。
当A-1保持不变，但特定的已知值在b中发生变化时，有没有更有效的方法来解决这个问题？
我使用uBlas和Eigen，但没有意识到可以解决这个选择性重新计算问题的解决方案。感谢您的指导。
浏览 6提问于2012-11-01得票数 3
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我正在尝试使用SymPy，这是我以前从未做过的，来解决一个非线性方程组，但我不能让它工作。
以下是我尝试过的方法：
from sympy import *
a, b, c, d, e, f, x, y, z, g0, g1, g2 = symbols('a:f x:z g:3')
system = [(a * (x - y*z))/(b * (1 - z**2)) - g1,
(a * (y - x*z))/(c * (1 - z**2)) - g2,
f - d * (a * (x - y*z))/(b * (1 - z**2)) - e * (a * (y - x*z))
浏览 11提问于2019-10-22得票数 0
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我正在尝试实现‘m 24-算法，以校准法兰/工具和机器人/世界从这个由弗洛里斯恩斯特(2012年)。
我需要解一个方程M_i*X - Y*N_i = 0，其中M_i和N_i是已知的，I从1到测量数，X和Y是未知矩阵。
在本文中，他们把这个方程组合成一个线性方程组A*w = b，其中A由12*行和24列组成，所以我有一个有24个参数的线性方程组，其中我至少需要两个测量来求解这个系统。
要解决这个方程，我需要使用QR-因子在最小二乘意义上，因为有更多的测量，这个系统有更多的方程比参数。
我正在使用Apache库中的OLSMultipleLinearRegression来求解方程系统：
OLSMul
浏览 3提问于2021-01-04得票数 2
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我是编程新手，目前我正在做一个我需要使用Fortran 95的项目。是否有求解线性方程组的子程序，例如在A*x=b中寻找矩阵A是2×2矩阵。
如果你能给我任何有用的链接来帮助我解决这个问题，我将不胜感激。谢谢你的帮助
浏览 3提问于2013-11-15得票数 4
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考虑这样的情况，给定一个MxM矩阵A和一个向量b，我想要解某种形式的inv(A @ A.T) @ b (其中我知道A是可逆的)。据我所知，使用solve_*而不是inv总是更快。也有更有效的解决私营部门司矩阵的变体(必须是A @ A.T )，使用Cholesky因式分解。
我的问题--因为我正在构造矩阵A @ A.T，只是为了马上扔掉它--是否有一个更专门的程序来解决线性方程组与A的克矩阵，而不必构造它呢？
浏览 2提问于2021-01-01得票数 0
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我试图用函数来解未知x的线性方程组A*x=b。下面是一个很好的例子：
import numpy as np
import scipy.linalg as linalg
A = np.array([[ 0.18666667, 0.06222222, -0.01777778],
[ 0.01777778, 0.18666667, 0.01777778],
[-0.01777778, 0.06222222, 0.18666667]])
b = np.array([0.26666667, -0.26666667, -0.4])
x = li
浏览 4提问于2020-01-10得票数 2
我想知道，这就是APM求解器背后的理论方法。
我正在解决一个问题，在这个问题中，我必须解一个没有任何约束的非线性方程组。我正在使用BPOPT解算器，它工作得很好。我只想知道解决这些系统的方法是什么。这是牛顿的方法？准牛顿法？我没有找到任何关于这件事的文件。你能告诉我在哪里能找到这样的信息吗？
是否也有可能预先知道gekko求解器需要的RAM来解一个含有(N)变量的非线性方程组？
谢谢
浏览 3提问于2020-06-17得票数 2
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通常在建模、数据处理和优化中；代码的密集部分通常可以简化为求解许多线性方程组。
例如：
solve for x1 in A x1 = b1
solve for x2 in A x2 = b2
..。诸若此类
有时矩阵'A‘在计算之间不会发生变化，我的问题是，我如何(以及何时)利用这一点与一些预计算？这假设您已经使用了为您的系统优化的线性代数库(例如BLAS、LAPACK)，并且无法在单个批处理操作中找到解决它的方法，而对于单个批处理操作(LAPACK、Matlab等)已经具有专门的功能。
例如，一种策略是计算和存储一个适当的矩阵分解(LUP或QR)，否则每次线性代数库都会调用它(内部)
浏览 0提问于2016-06-01得票数 2
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我一直在编写这个问题的代码：
我相信在某个地方有一个R函数来求解下列方程的根值：
(x+3)^2 + (y-50)^2 = 1681
(x-11)^2 + (y+2)^2 = 169
(x-13)^2 + (y-34)^2 = 625
我试过使用“解”函数，但它们只适用于线性方程组(？)
也试过“nls”
dt = data.frame(a=c(-3,11,13), b = c(50, -2, 34), c = c(1681,169,625))
nls(c~(x-a)^2 + (y-b)^2, data = dt, start = list(x = 1, y = 1))
但一直都有错误。(是的
浏览 1提问于2016-05-13得票数 1
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我用OpenCL来计算矩阵的特征向量。AMD有一个特征值计算的，所以我决定用逆迭代来得到特征向量。
我遵循了描述的算法，我注意到，为了解决第4步，我需要求解一个线性方程组(或计算矩阵的逆)。
在GPU上使用OpenCL的最佳方法是什么？是否有值得我研究的例子或参考资料？
编辑:对不起，我应该说我的矩阵是对称的三对角线。从我一直读到的情况来看，这可能很重要，而且可能大大简化了整个过程。
浏览 12提问于2011-09-29得票数 4
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依赖于x的b的Ax=b
、、、
我知道如何解决Ax=b，但是如果b依赖于x呢？见图片中的E3 = function(E4)。我想这是反复进行的。这样的问题叫什么？我该用什么方法来解决这个问题？
我正试图解决以下问题：
给出下列方程组：
导致以下汇总表：
更新：应要求提供更多信息：
A = ([
[-1, 0, 0, 0, 0],
[1, -1, -1, 0, 0],
[0, 1, 0, -1, 0],
[0, 0, 1, 1, -1],
[0, 0, 1, 0, 0]
])
b = [-10, 0, 1, 1, 3]
print(np.linalg.solve(A, b))
-> [
浏览 2提问于2016-10-01得票数 1
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R二次规划
、、、
我有一个问题想在R中解决。
我看到，我可以使用包lsei中的函数limSolve来最小化以矩阵形式写成的线性方程组( Ax=b )，但条件是等式约束Ex=f和不等式约束Gx>=h。
然而，不是线性方程组，我现在有一个二次方程组，它可以写成t(x)Ax=b。
我看到了二次型情况下的包quadprog，但是它似乎不允许一组二次方程，只有一个方程。
有人知道我能用什么来最小化等式和不等式约束下的二次方程组吗？
这是我的例子。我试图结合三个概率P(A)，P(B)，P(C) -这就创建了7个片段v1到v7，其中v1是P(A solus)等等。v4是P((A和B)不是C)等。v7为P(A、B、C)。
浏览 2提问于2016-01-13得票数 0
我的问题是在Matlab中数组太大了。数组数据来自音频文件。我想得到冲动反应。
我首先对原始和录制的音频进行FFT处理。然后按原版进行分割记录。最后反FFT得到脉冲响应。这是我计划要做的，但我在分部被困住了。
在使用Matlab的情况下，我找到了一个可以很好地完成任务的。我把代码重写到Matlab中，问题又回来了。代码是不完整的，但它足以显示问题。
希望能得到许多建议和批评。谢谢
计划执行，但失败了，因此转移到下一个代码
[y_sweep,Fs] = audioread('sweep.wav');
[y_rec,Fs] = audioread('edit_rec_swe
浏览 2提问于2017-08-18得票数 1
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我想使用SolveWithGuess()函数来解线性方程组，从一个很好的近似开始。但是，当我尝试使用与真实解决方案相比具有小扰动(1.e-9*i; 0 <= i <= 20)的初始猜测进行测试时，我在共轭梯度迭代期间收到了以下错误值： 0 1.922e-09
1 3.694e-09
2 7.101e-09
3 1.365e-08
4 2.623e-08
5 5.043e-08
6 9.692e-08
7 1.863e-07
8 3.581e-07
9 6.882e-07
10 1.323e-06 你能告诉我有什么问题吗？我的测试代码如下：
浏览 131提问于2019-01-31得票数 1
1回答
我真的很困惑从线性方程组得到的解。我的目标是用一个函数求解线性方程：A*x = e。这是我的代码：
#include <iostream>
#include "/usr/include/armadillo"
#include "/usr/local/include/lapacke.h"
using namespace std;
int main()
{
int n = 3;
arma::fvec alpha( n );//define a vetor alpha with a size 3
arma::fvec beta(
浏览 3提问于2014-12-17得票数 2
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1回答
我有一个公式
F = (-k.^(3/2) .* sqrt(4 .* c .* x + k) + 2 .* x .* k .* c + k.^2) / (2 .* c)
我试图用一个常数x和k值的c值来绘制F，如下所示：
x = 0.01;
c = 10000:10000:100000;
k = 100000;
F = (-k.^(3/2) .* sqrt(4 .* c .* x + k) + 2 .* x .* k .* c + k.^2) / (2 .* c)
此时，我假设matlab会给我一个与c大小相同的向量，但它只是打印：
F =
47.1563
为常数c和x绘制f与k值的范
浏览 4提问于2014-09-29得票数 1
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我怎样才能在mathematica中写一个能用Givens旋转解线性方程组的程序呢？
代码尝试：
ar = CoefficientArrays[
{x + y + z == 2, 3 x - 2 y + z == 4, x - y + 5 z == 6},
{x, y, z}];
an = Normal[ar];
b = an[[2]];
n = Length[b];
Do[Do[a[i, j] = b[[i]][[j]], {j, 1, n}], {i, 1, n}];
r1 = (a[1, 1]^2 + a[1, 2]^2)^(1/2);
c = a[1, 1]/r1;
s
浏览 0提问于2017-03-10得票数 1
我正在尝试使用C++中的Eigen或Armadillo库来构建一个spars矩阵来解线性方程组Ax=b。A是维数为n*n的系数矩阵，B是维度为n 的右侧向量
我看了一下特征文档，但在C++中定义和填充Spars矩阵时遇到了问题。
你能给我一个示例代码来定义spars矩阵，以及如何使用c++中的特征库将值填充到矩阵中？
例如，考虑一个简单的spars矩阵A：
1 2 0 0
0 3 0 0
0 0 4 5
0 0 6 7
int main()
{
SparseMatrix<double> A;
// fill the A matrix ????
Ve
浏览 110提问于2018-09-16得票数 1
2回答
给定L和U 以及常数向量b，例如LU*x=b，是否有内置的函数可以找到x？意思是-
X = functionName(L,U,b)
请注意，在L和U中，我们都在处理三角形矩阵，这些矩阵可以通过直接求解，而无需使用过程。
编辑:
求解这个线性方程组的步骤如下-
1. define y - s.t Ux=y
2. solve Ly=b by forward substitution
3. solve Ux=y by backward substitution
4. return y
编辑2 :
我找到了，但我没有尝试，因为我的版本太旧了(R2010a)。对任何人都有用吗？
浏览 1提问于2013-05-28得票数 6
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1回答
我的问题摘要：
我有一个像这样的petri网的线性方程组(ILP)：
int[][] a = {
{-1, 0, 0, 0},
{1, -1, 0, 0},
{1, 0, -1, 0},
{0, 1, 0, -1},
{0, 0, 1, -1},
{0, 0, 0, 1}};
int[] A = {0, 0, -1, 0, 0, 1};
x1, x2, x3, x4>=0;
x1, x2, x3, x4; //--> must be integer
这些问题可能有更多的变量
浏览 1提问于2016-03-03得票数 2
鉴于这些价值：
x1 = {1, 3, 6, 8}
x2 = {2 ,8, 5, 10}
y = {8.6, 30.8, 34.1, 53.8}
这个公式
y = m1 * x1 + m2 * x2
是否有一种使用m1或等效的C#库来确定Math.NET和C#的方法？
(这些值的预期结果是m1=3.6和m2=2.5)
浏览 1提问于2015-02-26得票数 0
回答已采纳
如何解决这个问题？我在尝试mex的c++文件中看不到任何与cholmod_camd相关的头文件。
Invalid MEX-file '/home/mpelang/Desktop/APAPstitch/Image Stitching with
Bundled Moving
DLT/ceresRigidError.mexa64': /usr/local/lib/libceres.so: undefined
symbol:
cholmod_camd
浏览 9提问于2017-08-07得票数 0
如果我有这样的齐次线性方程组
array([[-0.75, 0.25, 0.25, 0.25],
[ 1. , -1. , 0. , 0. ],
[ 1. , 0. , -1. , 0. ],
[ 1. , 0. , 0. , -1. ]])
我想得到一个非零的解。如何用来完成它呢？
编辑
linalg.solve只在A*x=b上工作，其中b不包含0。
浏览 4提问于2009-12-02得票数 10
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我找到了解线性方程组的方法，但我想做的是:我有两个变量，X, Y ∈ [0.0, 1.0]，我想做的是：
求解这个线性方程组，以便使value，最大化，假设x * -1 + y * 1等于或大于0.**m *，考虑到这一点更重要的是，第二个方程(我想使值最大化)*
x * -1 + y * 1 >= 0
x * 10 + y * 20 = value
x + y = 1 (constraint)
我唯一的想法是做一个网格搜索，但也许我会花一些时间(这很愚蠢)来增加X和Y，比如：
for x in range (0, 1, 0.01):
for y in range (0, 1, 0
浏览 0提问于2020-04-02得票数 0
1回答
我有一个由四变量$a，b，c，d$和两个参数$i，h$组成的线性方程组，其中方程的形式大致为$$a h^3i^3+b^2i^2 +c +d=0$$。
我想得到$a，b，c，d$，关于$i，h$。
这在SymPy中是可能的吗？如果没有的话，有人能不能用其他的方式来推荐它呢？
浏览 2提问于2016-10-26得票数 1
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6回答
我试图建立一个系统，我需要为一组线性方程组找到一个解，它的变量比方程多。
这个问题归结为以下几点：
想象一组方程式：
A = A1*X1 + A2*X2 + ... + AnXn
B = B1*X1 + B2*X2 + ... + BnXn
如何才能找到这个系统的一个或多个整数解？
注意:我一直在查看Apache-Commons-数学库，但是我找不到任何关于如何解决/找到一个包含自由变量的系统的解决方案的方法。
浏览 5提问于2016-08-06得票数 17
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1回答
返回线性矩阵方程最小二乘解的函数
、、、、
我一直在尝试将代码从Python重写到Swift，但是我仍然停留在函数上，它应该返回线性矩阵方程的最小二乘解。有人知道用Swift编写的库，它的方法与相当吗？我很感激你的帮助。
Python代码：
a = numpy.array([[p2.x-p1.x,p2.y-p1.y],[p4.x-p3.x,p4.y-p3.y],[p4.x-p2.x,p4.y-p2.y],[p3.x-p1.x,p3.y-p1.y]])
b = numpy.array([number1,number2,number3,number4])
res = numpy.linalg.lstsq(a,b)
result = [fl
浏览 5提问于2016-06-15得票数 7
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3回答
我试图建立一个基于以下关系的数据格式(df2)：df1i，j= df2i，j^2。为此，我需要求解一个非线性方程组：
library(nleqslv)
df1 = data.frame(a = c(9,9), b = c(9,9))
df2 = df1
for(i in colnames(df1)){
f = function(x) {df1[i] - x^2}
xstart = c(df2[i])
df2[i] = nleqslv(xstart, f)[[1]]
}
预期结果是：
a b
1 3 3
2 3 3
但我得到
浏览 0提问于2018-04-29得票数 0
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