armadillo

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    我剛剛犰狳,想熟悉自己,所以我做了「測試」運行它 int main(){ double myMatrix[6][6]; for (int i = 0; i < 6; i++){ for (int j = 0; j < 6; j++){ myMatrix[i][j] = i+2*j; } } mat ARMA_L;

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    我想將矩陣的值分配給另一個矩陣的子域作爲A.submat(ni1, ni2, nk1, nk2) = B;看起來非常慢。我想知道爲什麼它如此緩慢,有什麼方法可以改善它嗎? 這裏是我的測試代碼(因爲函數「XForwarDifference」需要被調用數以百萬計的時間在我的項目,我需要更好地描述文件時) #include <armadillo> #include <chrono> #include

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    我想在C++中使用armadillo線性代數庫實現神經網絡。我正在使用Cube來存儲網絡的inputs和weights,我希望能夠在3d矩陣中添加bias單元。我遇到了很多方法來做到這一點,涉及從立方體到矩陣的對話,這似乎是低效的。那麼在多維數據集中每個矩陣的開始處添加一列零的最有效方式是什麼?

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    我試圖讓與Rcpparmadillo特徵值,如下面的例子:[http://gallery.rcpp.org/articles/armadillo-eigenvalues] 當我通過它的做工精細cppFunction做到了。然而,當我做了一個.cpp文件,並嘗試將其集成到我的包我在編譯過程中出現以下錯誤: C:/Users/Administrator/Documents/R/win-library/

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    我傳遞一個Python代碼C++哪裏找到Python表達式所示: J11 = dS_dVa[array([pvpq]).T, pvpq].real 這裏,J11和dS_dVa是稀疏矩陣,pvpq是陣列索引可以是任何生長順序(即1,2,5,7,9) 看我已經推斷下面的文檔here: arma::Row<int> pvpq(calc->pqpv); arma::sp_mat J11 = arm

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    我正在使用OpenMP來並行化for循環。我試圖通過線程ID訪問C++ Armadillo向量,但是我想知道是否必須將訪問放在關鍵部分,即使不同線程訪問不相交區域的內存。 這是我的代碼: #include <armadillo> #include <omp.h> #include <iostream> int main() { arma::mat A = arma::ran

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    我有一個問題,通過eig_sym犰狳中的本徵分解。當我試圖計算出多組特徵向量的並行,不時的特徵向量是 不是正交 不歸 甚至不會有問題的矩陣的特徵向量。 如果每次只運行一次計算(所以這似乎是一些線程安全問題),此問題消失。一旦兩個計算並行運行,問題就會再次出現。奇怪的是,特徵值在任何情況下都是正確的。 //compile with: g++ -std=c++11 -pthread -larmadil

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    使用Armadillo,當我僅指定一個尺寸大小時,如何重塑矩陣? 在Matlab documentation,存在的這樣的功能的例子: 重塑一個6×6的幻方矩陣成僅具有3 列的矩陣。爲第一個尺寸指定[]以使重塑 自動計算適當的行數。 A = magic(6); B = reshape(A,[],3); 的結果是一個12×3矩陣,其維持相同數量的元件 (36)作爲原始6×6矩陣的。 B中的元素

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    我在R上寫了一個包與Windows 10的包。 我的軟件包包括RcppArmadillo和BH。我使用了RcppArmadillo.package.skeleton()函數。從那以後,我編輯的行linkingTo到: LinkingTo:RCPP,RcppArmadillo,BH 我這樣做,爲了增加C++文件夾SCR與依賴庫BH。 一切工作得很好,我得到源文件「vMF_1.0.tar」。 現在我想

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    我有一個概率對稱矩陣,對角線條目爲null。假設像 0 0.5 0.1 0.6 0.5 0 0.2 0.1 0.1 0.2 0 0.2 0.6 0.1 0.2 0 我想畫一個虛擬矩陣,以使進入的概率[I,J]是概率矩陣項[I,J]。請注意,我擁有的概率矩陣是一個犰狳矩陣(一個大矩陣5000x5000)。當然,對角虛擬角色應該爲空,因爲它們的概率爲零。我建立了兩個功