linear-algebra

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是否可以使用sympy sqrtm函數來計算符號矩陣的平方根？例如，如果我有一個> 0的矩陣[[1，a]，[a，1]]，我可以使用sympy來計算平方根嗎？

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我是一名學生，並沒有學會如何解決這種方式的方程組。我正在研究計算沿着彎曲路徑移動物體的距離和時間的程序，但是在生成方程後，我無法解決它們。下面是如何出現：數=在^ 4 + BT^3 + CT^2 + dt的（有它們中的4對T個不同的值）對於最終結果，我需要創建一個程序，它將輸入4個不同的t值，以及與它們對應的4個「數字」，以解決a，b，c和d問題。如果任何人都能指引我正確的方向，或者給我一些

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Accord.NET矩陣乘法

在Accord.NET（C＃）中，如何將一個矩陣與一個標量相乘？ Wiki頁面中引入的擴展方法似乎不起作用。我試圖從筆者下面的例子，並在GitHub的wiki頁面，但沒有一次成功： http://crsouza.com/2010/08/10/matrix-manipulation-using-accord-net/ enter link description here

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如何包裝對象，使其成爲不能互動的獨立類型？

我處理很多座標數據，認爲預定義庫類型 struct Point3d { double x,y,z; }; ，並從徵和OpenCV等。現在，每個點的座標都表示在某個參照系中。我希望類型系統能夠跟蹤每個點被表達的幀。一些東西沿線 enum Frames { frame1, frame2 }; using Point_1 = TagWrapper<Point3d, frame1>; usin

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sympy - 在矩陣中找到衝突的行

我有一個矩陣A = Matrix([[1, 0, 0, 20], [-1, 1, 0, 0], [-2, 1, 0, 0], [0, -1, 1, 0]])，一個sympy對象。我想知道是否有衝突的行 - 意思是在我減少矩陣之後，行中的所有項都是零，除了最右邊的那一行。這似乎很容易在紙上做，但我想我誤解sympy。基本上來自rref方法的輸出不是我所期望的。請注意，如果我們用筆和紙減少A，

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Matlab中的對角化矩陣給出了特徵向量的「錯誤」線性組合

在Matlab中，我試圖求解具有高度退化的特徵向量集的哈密爾頓矩陣的能量和本徵態。該矩陣是一個55x55厄密矩陣，當我呼叫eig或schur做對角化時，我發現一些（但不是全部）特徵向量是每個退化子空間中的「錯誤」線性組合。我所說的「錯誤」是指這個問題還有其他限制。在這種情況下，有一個很好的量子數M，我想通過不允許具有不同M值的狀態進行混合來保存它，但這種混合正是我在運行代碼時看到的。有沒有辦法告訴

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Numpy中是否有內建/簡單的LDU分解方法？

我看到numpy.linalg.cholesky中的cholesky分解，但找不到LDU分解。任何人都可以提出一個功能使用？

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算法得到哪些值使數組中的給定數字的總和

我不知道搜索或谷歌它，所以我問它在這裏。我有一個固定大小的整數數組，並且完全符合這個邏輯。 sample [1,2,4,8,16,32] 現在我給一些例如26.我要去找其總和將使這個數字的號碼，在這種情況下[2,8,16] 了許多20這將是[4,16] 40是[8,32] 和63它是所有這些數字[1,2,4,8,16,32] 的什麼是適當的算法呢？我知道嚴格的說這個數字是前一個數值的兩倍

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Numpy中是否有內建/簡單的Jordan規範表單方法？

我看到了對Hermitian矩陣執行特徵分解的方法，但找不到執行Jordan規範形式的方法。任何人都可以提出一個功能使用？

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interace

我有C++函數（運行我的遊戲引擎內的一些物理仿真），它看起來是這樣的： void doSomePhysics(int nIters, Vec3d pos, Vec3d vel){ /*... don't care ...*/ } 我想從一個Lua腳本中調用這個函數我喜歡這個： doSomePhysics(100, {1.0,-2.0,3.0}, {-8.0,7.0,-6.0}) 我想弄清楚