determinants

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    A = [A-x(1) B-x(2) C-x(3);D-x(4) E-x(5) F-x(6); G-x(7) H-x(8) I-x(9)] 我必須獲得x(1)...x(9)的det(A) = 0。

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    當我在Matlab中運行拉普拉斯展開式行列式時,我確實得到了「未定義的函數或變量'A'」。如果有人能幫我糾正並使之可行,我會很高興。 function value = Laplace A=input('matrix A ='); [rows, columns] = size(A); if rows == 2 for i = 1:rows value = A

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    我有一個可逆的埃爾米特矩陣和平方子矩陣快速路,定義: 我需要知道行列式每。 有沒有在MATLAB中計算這個快速方法? 這裏是糟糕的方式做到這一點: 遍歷[1:2^K] 轉換回路指數二元矢量vSubset 計算det(mtxM(vSubset,vSubset)) 該走慢了,看起來很浪費,因爲你可以建立一個決定因素父母矩陣來自未成年人的決定因素。

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    //下面的代碼可以轉換爲開關方法的二次公式嗎? Public class blah blah Public static void main(String[] args) { System.out.println("enter letter a"); New Scanner= System.in Int a = input.nextint() //對字母

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    大家 是否有可能解決如下所示: x = np.matrix([[8.3,-20.6],[-20.6,65.8]]) y是P的函數: y = lambda P: np.matrix([[0.02P,-0.02P], [-0.02P,0.04P]]) 我想找到給出P值條件: P>0, det(x-y)==0; 有沒有方便的方法呢? 非常感謝! Shawn

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    我發現互聯網上的程序,計算矩陣的行列式: /* * C++ Program to Find the Determinant of a Given Matrix */ #include<iostream> #include<math.h> #include<conio.h> using namespace std; double d = 0; double det(int n, do

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    我的成本函數涉及log(det(A))的計算(假設det(A)是正數,所以日誌是有意義的,但A不是Hermitian,所以Cholesky分解不適用於此)。當det(A)非常大/小時,直接調用det(A)會溢出/下溢。爲了規避這一點,使用數學事實 日誌(DET(A))= TR(日誌(A)), 其中以後可以使用LU分解來評價(這是比特徵值/ SVD更有效)。這個算法已經實現了numpy爲numpy.

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    我的目標是讓代碼標記爲真,如果我給它一個不是方形的矩陣,並且如果它是一個正方形,則標記爲false。 當我給它一個非方形矩陣時,我的代碼正常工作。然而,當我給它一個方形矩陣時,它會給我一個錯誤? 我該如何修復我的代碼? function [flag] = checkSing(A) if det(A) == 0%if matrix is a square flag = 1; else

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    我需要幫助確定實驗矩陣的行列式的計算複雜度爲n×n 我的代碼: import numpy as np import timeit t0 = time.time() for n in range(1, 10): A = np.random.rand(n, n) det = np.linalg.slogdet(A) t = timeit

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    我正在尋找適當的矢量化matlab函數以消除多線程for循環和增益速度。 size(A) = N -by- N,其中30 <= N <= 60 1e4 <= numIter <= 1e6 function val=permApproxStochSquare(A,numIter) %// A ... input square non-negative matrix %// numIter ..