我有一个相当基础的数学问题,但诀窍是我需要在C++中使用它。我正在遵循维基百科上给出的伪代码。这是我的尝试:
createMatrixForAllSolutions(*this);
std::cout << equationMatrix.to_string() << endl;
bool solved = false;
int rows = equationMatrix.getRows();
int cols = equationMatrix.getCols();
int i = 0;
int j = 0;
int maxi = 0;
double current =
我正在寻找一种有效的方法来实现一个简单的滤波器,它具有一个随时间变化的系数,并由与输入信号长度相同的向量指定。
以下是所需行为的简单实现:
def myfilter(signal, weights):
output = np.empty_like(weights)
val = signal[0]
for i in range(len(signal)):
val += weights[i]*(signal[i] - val)
output[i] = val
return output
weights = np.random.uni
我需要解一组形式为Ax = B的联立方程。我使用了numpy.linalg.solve函数,输入A和B,但是得到了误差LinAlgError:数组的最后2维必须是正方形。我该怎么解决这个问题?
这是我的密码:
A = matrix([[v1x, v2x], [v1y, v2y], [v1z, v2z]])
print A
B = [(p2x-p1x-nmag[0]), (p2y-p1y-nmag[1]), (p2z-p1z-nmag[2])]
print B
x = numpy.linalg.solve(A, B)
矩阵/向量的值是在代码的前面计算的,这很好,但是值是:
A =
(-0.5
/* Program to demonstrate gaussian <strong class="highlight">elimination</strong>
on a set of linear simultaneous equations
*/
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <vector>
using namespace std;
const double eps = 1.e-15;
/*Preliminary pivoting s
我偶然发现了一个代码,它使用低性能系列for循环来计算所谓的"Crout因式分解“。如果您需要了解更多,我认为这个概念类似于什么是。乍一看,代码是一个for循环,它可以通过omp指令变得并行:
SparseMtrx *Skyline :: factorized()
{
// Returns the receiver in U(transp).D.U Crout factorization form.
...
// this loop is very expensive and only uses single thread: