我找不到任何函数或包来计算bigmatrix (来自library(bigmemory))的空空间或(QR分解),例如:
library(bigmemory)
a <- big.matrix(1000000, 1000, type='double', init=0)
我尝试了以下步骤,但得到了显示的错误。如何找到bigmemory对象的空空间?
a.qr <- Matrix::qr(a)
# Error in as.vector(data) :
# no method for coercing this S4 class to a vector
q.null
我有大量的矩阵,我需要对这些矩阵进行QR分解并存储产生的Q矩阵(规范化使R矩阵在对角线上有正数)。还有比使用qr()函数更多的方法吗?
下面是一个工作示例:
system.time({
# Parameters for the matrix to be generated
row_number <- 1e6/4
col_number <- 4
# Generate large matrix of random numbers normally distributed.
# Basically it's a matrix containing 4
在Numba加速函数中,QR分解后执行矩阵乘法时,我遇到了一个奇怪的警告。例如:
# Python 3.10
import numpy as np
from numba import jit
@jit
def qr_check(x):
q,r = np.linalg.qr(x)
return q @ r
x = np.random.rand(3,3)
qr_check(x)
运行上面的代码,我得到以下NumbaPerformanceWarning
'@' is faster on contiguous arrays, called on (array(fl
最近,我在C++中安装了一个新的矩阵计算库,称为。我是这个领域的初学者,我想用dgeqrf函数测试它在QR分解中的应用。我编写了以下简单代码:
#include <iostream>
#include <lapacke.h>
using namespace std;
int main()
{
double a[4] = {0, 2, 2, -1};
int m=2;
int n=2;
int info = 0;
int lda = m;
int lwork = n;
double *work;
dou
在我的question之后,我想以一种(内存)有效的方式从spqr过程的输出中跟踪并计算Q矩阵。到目前为止,似乎只实现了matrix()。但是,我只需要稀疏格式的Q矩阵,没有足够的内存稍后将其转换为稀疏矩阵: using LinearAlgebra, SparseArrays
N = 500
ns = 3
d = 0.0001
A = sprand(N,N-ns,d)
H = A*A'
println("eigen")
@time eigen(Matrix(H))
println("qr")
@time F = qr(H)
println("
一个协议我和你一起工作需要\ell_n、-bit、RSA模和\ell_\Lambda,因此在QR_n中计算\ell_\Lambda-bit离散日志是很困难的(从技术上讲,n在定义上是\ell_n+2比特)。
注意,我们有一个附加的结构,即n是两个安全素数p=2p'+1和q=2q'+1 so \operatorname{Ord}(\mathrm{QR}_n)=\frac{\phi(n)}{4}=\frac{(p-1)(q-1)}{4}=p'q'\in\{0,1\}^{\ell_n}的乘积。
显然,\ell_n会很大(在1000‘S中),但据我理解,RSA-模块化之
我在将rxGlm模型转换为普通glm模型时遇到了问题。每次我尝试隐藏我的模型时,我都会得到相同的错误:
Error in qr.lm(object) : lm object does not have a proper 'qr' component.
Rank zero or should not have used lm(.., qr=FALSE).
下面是一个简单的例子:
cols <- colnames(iris)
vars <- cols[!cols %in% "Sepal.Length"]
form1 <- as.formula(pa
我用R中的"Matrix"包做了一个稀疏的qr分解,比如
a <- Matrix(runif(20), nrow = 5, sparse = T)
a[3:5,] <- 0 #now **a** is a 5X4 matrix
b <- qr.R(qr(a), complete = T) #but now **b** is a 7X4 matrix!
有人知道为什么吗?请注意,如果我保持a密集,则错误(?)不会出现。
我试图用QR分解来编写一个求解多元回归的函数。输入:y向量和X矩阵;输出: b,e,R^2。到目前为止,我已经得到了这一点,而且我陷入了困境;我认为我把一切都弄得太复杂了:
QR.regression <- function(y, X) {
X <- as.matrix(X)
y <- as.vector(y)
p <- as.integer(ncol(X))
if (is.na(p)) stop("ncol(X) is invalid")
n <- as.integer(nrow(X))
if (is.na(n)) stop("nrow(
我正在尝试使用packet[TCP].payload.load和packet[UDP].payload.load从pcap文件中提取所有UDP和TCP有效负载。然而,我注意到DNS数据包的packet[UDP].payload.load失败了。 packet[IP].show()的输出如下所示(一个DNS查询和响应数据包)。我没有看到任何[ Raw ]部分,我猜这就是.load失败的地方。如何提取此类数据包的UDP层之后的字节有效负载? ====================================================
###[ IP ]###
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