我有计算下三角矩阵求逆的代码。如何通过对下面的代码稍加修改来计算上三角矩阵的求逆? function L = L_inv(A)
[n,n] = size(A);
L = zeros(n);
for i=1:n
L(i,i) = 1/A(i,i);
for j=i+1:n
L(j,i)=-A(j, i:j-1)*L(i:j-1,i)/A(j,j);
end
end
我的任务是在MATLAB中使用奇异值分解( SVD )从367x180正弦图重建256x256的图像。 我运行奇异值分解没有问题使用U,S,V=奇异值分解(True_sinogram); 这将生成U (367 X 367)、S (367 X 180)和V (180 X 180)。我的问题是,我不确定如何从这个重建原始图像(而不是正弦图形)。 我尝试过A=V。* S _REGIP.* U‘;的伪逆,其中U’是U的转置,S_recip是S的倒数,但我得到了一个“矩阵维数必须一致”的错误。 原始元素的简单乘法只能得到原始的真实正弦图,我只能对其进行反向投影。将矩阵截断为180x180也不起作用。
我有一个形状为(N, N, K)的数组A,我想计算另一个形状相同的数组B,其中B[:, :, i] = np.linalg.inv(A[:, :, i])。
作为解决方案,我看到了map和for循环,但我想知道numpy是否提供了这样的函数(我尝试过np.apply_over_axes,但它似乎只能处理一维数组)。
使用for循环:
B = np.zeros(shape=A.shape)
for i in range(A.shape[2]):
B[:, :, i] = np.linalg.inv(A[:, :, i])
使用map
B = np.asarray(map(np.linal
我想使用从getRotationMatrix()方法中提取的旋转矩阵进行以下演算
SensorManager.getRotationMatrix(mRi, mI, mGData1, mMData2);
SensorManager.getRotationMatrix(mRi, mI, mGData, mMData);
//invert(mRi) and multiply it by mR, mRi and mR are float[] with length 16, is this the right way? I'm not getting any result. Rmult re
我试着解决这个方程:
(b(ax+b ) - c) % n = e
除了x之外,所有东西都是给定的,我尝试了以下方法:
(A + x) % B = C
(B + C - A) % B = x
其中A是(-c),然后给出其他子类,然后手动求解x,但是我没有得到正确的输出。我可能需要使用eea吗?任何帮助都将不胜感激!我知道这个问题已经被问到了,我尝试了他们的解决方案,但对我来说不管用。
常识表明,对于返回类型,子类型应该是协变的,而对于参数类型,则应该是反变体。因此,由于E.f的严格协变参数类型,应该拒绝以下内容
interface C {
f (o: C): void
}
interface D extends C {
g (): void // give D an extra service
}
class E implements C {
// implement f with a version which makes stronger assumptions
f (o: D): void {
o.g() // rely on
我开始使用八度,我试着理解如何用向量除以标量的基本计算?
我能够理解./是如何给出结果的--1除以矩阵列的每一个元素。然而,我无法理解如何在第二种情况下得到1/ (1 + a)的值。
Example :
g = 1 ./ (1 + a)
g =
0.50000
0.25000
0.20000
>> g = 1 / (1 + a)
g =
0.044444 0.088889 0.111111
首先,我认为问题在于我,而不是艾根的LLT模块。这就是说,这是代码(我将简要解释这个问题),但是在Rstudio中获取代码应该重新创建这个bug。
#include <RcppEigen.h>
using namespace Rcpp;
using Eigen::MatrixXd;
using Eigen::VectorXd;
// [[Rcpp::depends(RcppEigen)]]
template <typename T>
void fillUnitNormal(Eigen::PlainObjectBase<T>& Z){
int