linear-algebra

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使用dplyr語法，我正在尋找一個「優雅」的方式來mutate新變量到給定的數據幀，其中包含不同時間點的百分比變化。作爲一個例子，考慮以下data.frame包含變量（var.a，var.b，var.c）在不同時間點（A，B）服用。 set.seed(123) df <- data.frame(replicate(6,sample(1:100,50,rep=TRUE))) names(df)

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將點雲投影到2D

半徑爲r的球體內有一個點雲，這些點的共同系統位於球體的中心。這個想法是從這個雲層的許多角度來「拍照」這個雲。「相機」位置取決於圖像中顯示的角度θ（方位角）和角度（高程）。我至少需要10000張圖片或觀點。我該如何處理？我做：繼this link我投射點每架飛機，因爲我還需要visulize它們3D。就像這樣：所以我誰屬於「照片」，但仍與原coordenate系統的平面投影點的coorde

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當Mathematica輕鬆成功時，SymPy的零空間陷入困境

我一直在嘗試使用命令A.nullspace在SymPy中找到符號矩陣A的零空間。現在，我輸入的矩陣的計算沒有完成（或比我等待的時間更長）。奇怪的是，Mathematica在幾分之一秒內完成了這種計算。我給我使用數學作爲輸入代碼的具體例子（應該運行） L = ({{0, -I a Sqrt[b] Conjugate[g] Conjugate[w], 0, I a Sqrt[b] g w, 2 g

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sklearn截斷svd不適用於複雜的矩陣

我試圖使用sklearn的TruncatedSVD（儘管我實際上調用內部函數randomized_svd來獲得實際的u，s，v矩陣）的隨機版本。雖然它工作正常進行實矩陣，對於複雜的矩陣我不能回來，即使奇異值是完全正確的原始矩陣： >>> import numpy as np >>> from sklearn.utils.extmath import randomized_svd >>> N =

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計算給定3D旋轉的向量向量

給定歐拉角的向量3，如何在數學上找到對象正面對的方向。換句話說，Unity如何計算'transform.forward'向量？

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徵：反轉的方形矩陣（最低標準溶液）

我有很簡單的問題，但不幸的是我無法找到本徵文檔中回答我有一個「胖」矩陣一個（行數少於數cols），我想找到矩陣的最小規範僞逆。理想情況下，我想通過最低標準找到它QR分解如this幻燈片中所述。根據幻燈片我可以用簡單直接的方法，通過使用這個公式 A.transpose() * (A * A.transpose()).inverse() 要做到這一點，但我希望有在徵更優雅的解決方案 PS對不

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SVD-like矩陣變換（等級標準形式）

我正在MATLAB中實現一篇研究論文，並遇到了一個矩陣變換，我不知道如何在MATLAB中完成。這， P*L*Q = [I O] 其中P，Q是變換矩陣，L是給定矩陣，I，O是身份和零分別矩陣。任何人都可以幫助我通過一些函數或算法在MATLAB中做到這一點，所以我可以通過我的代碼實現這個嗎？

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Python linprog最小化 - 單純形法

我正在使用scipy.optimize.linprog庫來計算使用simplex方法的最小化。我在我的教科書中正在處理這個問題，我希望有人能夠指出我正確的方向，因爲我沒有得到我期望的輸出。問題是： Minimize w = 10*y1 + 15*y2 + 25*y3 Subject to: y1 + y2 + y3 >= 1000 y1 - 2*y2 >= 0

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確定旋轉矩陣從軸和角度

我一直在使用4×4矩陣的3D旋轉的角度。我遇到了很多很棒的信息，但我對一個主題缺乏瞭解。我還沒有理解如何確定軸的角度。如果我們看一下here，我們會發現從軸和角度描述旋轉矩陣維基頁面。我知道軸是這兩個向量的叉積。例如： Vector1: (1,0,0) Vector2: (0,0,1) axis = Cross(Vector1, Vector2) 但是，我不知道如何找到角度。如果有人有

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求解具有特徵的小齊次線性系統的最快方法

我需要求解許多形如Ax = 0的小（n = 4）齊次線性系統，其中A是一個奇異矩陣。我目前使用下面的代碼： void solve(const matrix_t& A, vector_t& x){ auto svd = A.jacobiSvd(Eigen::ComputeFullU | Eigen::ComputeFullV); auto V = svd.matrixV();