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我有一個非常稀疏的矢量df（超過95％零）的數據集，我正在測量另一個稀疏矢量sample之間的距離。現在，由於我處理的是非常稀疏的矢量，我假定餘弦距離的計算速度比歐幾里得快得多，但似乎並不是這樣。這是正常的行爲嗎？或者我做錯了什麼？或者，餘弦距離在稀疏矢量中更有效甚至不是真的？（all_distances包括多種類型的距離，但我們在這裏談論的，僅僅是scipy.spatial.distanc

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數學和邏輯編碼用於達到從0

所以這裏的目標數就是我堅持：問題：查找從0達到目標數x所需步驟的最小數量（零），只使用兩個操作：+1 （將數字加1）或* 2 （乘以2的數字）。這裏就是我想/發現：方法1：假設數是29，加入1比0 啓動（current_ans：1），然後繼續乘以2的current_ans直到我們達到最接近29的值，在這種情況下變爲16（操作： +1 * 2 * 2 * 2 * 2）。然後繼續加1以獲得所

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使用PULP進行CPLEX間隙設置

從PULP（python）調用CMD_CPLEX()時，任何人都知道如何設置CPLEX求解器的epgap參數？我已經試過一切從選項文件的文件夾中，以噸語法不同的嘗試，如： prob.solve(CPLEX_CMD(options = ['epgap = 0.25'])) 任何提示將不勝感激！

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確定一個整數程序是否不可行

假設我們有一個具有幾千個約束的整數或混合整數程序。我們如何確定這個IP/MIP是否可行？

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最小化與鎢數學參數

我想盡量減少以下功能：作爲輸出我想要得到明確的公式爲X的：這可能嗎？我試圖把它在數學這樣的代碼： Minimize[{sum[(Subscript[b, i] - Subscript[t, i]* x1*(x2)/(x2 + x3*Subscript[c, i] + x4*Subscript[m, i] + x5*Subscript[r, i] + x6

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Octave中的魯棒最小二乘法

我正在使用Octave編程classical Prony's method（有時是Prony分析）。該腳本相當優良的測試信號，如： t = 1:600; sig = exp(-0.01*t).*cos(0.1*t); ，但完全倒塌時，即使添加的噪聲量小： sig = sig + 0.001*rand(size(sig)); 的問題是計算使用pinv超定方程組當線性預測是bulit時（參見

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如何找到擬合指數函數的x？

fp.append(np.polyfit(train_x, train_y, 2)) f.append(np.poly1d(fp)) print(np.poly1d(fp)) threshold = fsolve(f, 50) 上述代碼成功找到y = 50的x值。但是當我試圖對擬合的指數函數做同樣的事情時，我無法理解如何做到這一點。 def f_exp(x, a, b, c):

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MATLAB中FORTRAN函數的並行全局優化

我需要全局優化matlab中Fortran程序的參數輸入。該函數接受以如下方式輸入： z= fort_fun(X,str) 當X是十進制數和STR的向量是一個字符串。我需要爲1020個str中的每一個識別對應於最優X的最小z值。我可以通過將str聲明爲全局變量，並在父腳本結尾處使用本地定義的函數來執行此過程。然而，爲了更及時地執行我的代碼（< 1個月），我想爲平行PARFOR如下運行這個程序：

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多資產組合優化R

我是R中的投資組合優化新手。當我向我的投資組合添加25個以上資產（每個資產有大約25個觀察值）時，optimize.portfolio找不到任何解決方案。當我用25個或更少的資產運行這個程序時，它可以正常工作並繪製有效邊界。任何幫助，這是非常感謝。 library(data.table) library(readxl) library(PerformanceAnalytics) librar

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如何使用julia宏展開內積計算？

使用跳我要讓這樣的目標函數： @objective(m, Max, 19*run[1] + 15*run[2] + 15*run[3]) ...其中19，15和15是活動的實用工具，並運行[i]是描述如果活動二進制跳變應該運行或不運行。我想使生成該目標的一個宏，使得給定的實用程序的列表=（19，15,15），而不是上述情況，我可以寫這樣的事： @myObjective（米，最大值，實用程序，