我有一个非常大的矩阵,需要一些计算。由于for循环在R中的速度是出了名的慢,我想用一些更智能的函数来代替它。
这是我用一个小的示例矩阵编写的for循环。
d <- matrix(c(1,1,0,0,1,1,1,0,0), 3,3)
for (i in 1:nrow(d)) {
for (j in 1:ncol(d)) {
if (d[i,j] == 1) {
d[j, i] =1
} else {d[j,i] = 0}
}
}
这段代码很好地替换了想要的值,产生了一个对称矩阵,其中di,j= dj,i。但是,当矩阵很大时,它会占用大量的时间和内存。做这
我有一个不对称的矩阵,基本上我想比较对角反对的元素如下:
如果对角反对的元素在符号上相等但相反,则保留元素的绝对值,而对角反对的值为零。
如果不是这样的话,那么这两个元素中的一个就是0(但我们不知道是哪一个),所以取两者的绝对值。
完成后,转置矩阵的下三角形并将其添加到上三角形。
我提出了以下python循环:
for i in range(0, number_files):
for j in range(0, len(Identifier)):
for k in range(0,len(Identifier)):
if Matr
我有一个简单的三角形的场景。我使用的是透视投影。我的MVP矩阵(在GLM的帮助下)设置如下:
glm::mat4 Projection = glm::perspective(45.0f, 4.0f / 3.0f, 0.1f, 100.0f);
glm::mat4 View = glm::lookAt(
glm::vec3(0,0,5), // Camera is at (0,0,5), in World Space
glm::vec3(0,0,0), // and looks at the origin
glm::vec3(0,1,0) // Head i
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