Eigen中的矩阵及向量运算 ,[+,+=,-,-=] ,[\*,\*=] ,[.transpose()] ,[.dot(),.cross(),.adjoint()] ,针对矩阵元素进行的操作[.sum(),.prod(),.mean(),minCoeff(),.maxCoeff,.trace()],[.norm()]向量求模,矩阵范数 注意事项: , Eigen中的矩阵和向量运算不会自动适应行列数,需要在编程的时候保证参与运算的矩阵和向量行列数可以进行运算 ,头文件<Eigen/Core>

求矩阵的模: function count = juZhenDeMo(a,b) [r,c] = size(a);%求a的行列 [r1,c1] = size(b);%求b的行列 count = 0; for j=1:r-r1+1%所求的行数中取 for i=1:c-c1+1%所有的列数中取 d = a(j:j+r1-1,i:i+c1-1); e = double(d==b); if(sum(e(:))==r1*c1) count = count + 1; end end end<pre name=

5208 求乘方取模 时间限制: 1 s 空间限制: 1000 KB 题目等级 : 未定级 题目描述 Description 给定非负整数A.B.M,求(A ^ B) mod M. 输入描述 Input Description 包含多组输入,输入处理到EOF. 每组输入仅一行,三个用空格隔开的非负整数A.B.M. 输出描述 Output Description 对于每组输入,输出一行,一个非负整数,即(A ^ B) mod M. 样例输入 Sample Input 2 3 100006 32 7

次方求模 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 求a的b次方对c取余的值   输入 第一行输入一个整数n表示测试数据的组数(n<100)每组测试只有一行,其中有三个正整数a,b,c(1=<a,b,c<=1000000000) 输出 输出a的b次方对c取余之后的结果 样例输入 3 2 3 5 3 100 10 11 12345 12345 样例输出 3 1 10481 /* Name: NYOJ--102--次方求模 Copyright: ©20

In the math class, the evil teacher gave you one unprecedented problem! Here f(n) is the n-th fibonacci number (n >= 0)! Where f(0) = f(1) = 1 and for any n > 1, f(n) = f(n - 1) + f(n - 2). For example, f(2) = 2, f(3) = 3, f(4) = 5 ... The teacher u

DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)中会使用大量的数学运算.Cortex-M4中,配置了一些强大的部件,以提高DSP能力.同时CMSIS提供了一个DSP库,提供了许多数学函数的高效实现. 这次就先做一个简单的尝试,求两个向量的数量积. 一. 硬件 MAC单元 MAC(Multiply-ACcumulate,乘积累加),是DSP中常用的一种运算.Cortex-M4配置了一个32位的MAC单元,它能在1个周期里实现最高难度为32位乘32位再加64位的运算,或是两

问题是这样,如果我们知道两个向量v1和v2,计算从v1转到v2的旋转矩阵和四元数,由于旋转矩阵和四元数可以互转,所以我们先计算四元数. 我们可以认为v1绕着向量u旋转θ​角度到v2,u垂直于v1-v2平面. 四元数q可以表示为cos(θ/2)​+sin(θ/2)​u,即:q0​=cos(θ/2)​,q1​=sin(θ/2)​u.x,q2=sin(θ/2)​u.y,q3=sin(θ/2)​u.z 所以我们求出u和θ/2即可,u等于v1与v2的叉积,不要忘了单位化:θ/2用向量夹角公式就能求. ma

np.linalg.norm() # linalg = linear(线性) + algebra(代数),   norm表示范数 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ord=None:默认情况下,是求

转置.伴随.行列式.逆矩阵 小矩阵(4 * 4及以下)eigen会自动优化,默认采用LU分解,效率不高 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace std; using namespace Eigen; int main() { Matrix2d c; c << , , , ; //转置.伴随 std::cout<<c<<std::endl<<std::endl

推理: 假如当前计算的是x在%p意义下的逆元,设$p=kx+y$,则 $\Large kx+y\equiv 0(mod\ p)$ 两边同时乘上$x^{-1}y^{-1}$(这里代表逆元) 则方程变为$\Large k*y^{-1}+x^{-1}\equiv 0(mod\ p)$ 化简得$\Large x^{-1}\equiv -k*y^{-1}(mod\ p)$ $\Large x^{-1}\equiv -\biggl\lfloor\frac{p}{x}\biggr\rfloor *(p\ mo

#include<iostream> #include<stdio.h> #include<list> #include<algorithm> //set_union求并集 using namespace std; template<class T> void Print(T List) { class T::iterator iter; for(iter=List.begin(); iter!=List.end(); iter++) print

求数据的第一主成分 (在notebook中) 将包加载好,再创建出一个虚拟的测试用例,生成的X有两个特征,特征一为0到100之间随机分布,共一百个样本,对于特征二,其和特征一有一个基本的线性关系(为什么要有一个基本的线性关系?是因为含有一个基本的线性关系,这样对数据降维的效果会更加的明显) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.empty((100,2)) X[:,0] = np.random.uniform(0. ,

原文链接:http://www.cnblogs.com/devymex/archive/2010/08/09/1795392.html C++/STL实现: #include <algorithm> #include <iostream> #include <vector> #include <math.h> using namespace std; //二维点(或向量)结构体定义 #ifndef _WINDEF_ struct POINT { int x;

概念 凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念.用不严谨的话来讲,给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型,它能包含点集中所有点的.严谨的定义和相关概念参见维基百科:凸包. 也被称为:Graham/Andrew Scan 算法.在二维欧几里得空间中,凸包可想象为一条刚好包着所有点的橡皮圈. 问题 给定平面上的二维点集,求解其凸包. 过程 1. 在所有点中选取y坐标最小的一点H,当作基点.如果存在多个点的y坐标都为最小值,则选取x坐标最小的一点.坐标相

概念 凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念.用不严谨的话来讲,给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型,它能包含点集中所有点的.严谨的定义和相关概念参见维基百科:凸包. 这个算法是由数学大师葛立恒(Graham)发明的,他曾经是美国数学学会(AMS)主席.AT&T首席科学家以及国际杂技师协会(IJA)主席.(太汗了,这位大牛还会玩杂技~) 问题 给定平面上的二维点集,求解其凸包. 过程 1. 在所有点中选取y坐标最小的一点H,当作基点.如果存在多

PVector p1,p2,n; float d = 0; void setup() { size(600,600); p1 = new PVector(150,30);//线段第一个端点 p2 = new PVector(-25,-100);//线段第二个端点 PVector vec = PVector.sub(p1,p2); vec.normalize(); n = new PVector(-vec.y,vec.x);//与线段垂直的向量 d = n.dot(p1); } void draw

一.目标函数的梯度求解公式 PCA 降维的具体实现,转变为: 方案:梯度上升法优化效用函数,找到其最大值时对应的主成分 w : 效用函数中,向量 w 是变量: 在最终要求取降维后的数据集时,w 是参数: 1)推导梯度求解公式 变形一 变形二 变形三:向量化处理 最终的梯度求解公式:▽f = 2 / m * XT . (X . dot(w) ) 二.代码实现(以二维降一维为例) 1)模拟数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X

#pragma strict public var m_pA : Vector3 = new Vector3(2.0f, 4.0f, 0.0f); public var m_pB : Vector3 = new Vector3(-4.0f, 2.0f,0.0f); private var m_pTemp : Vector3 = new Vector3(0.0f,0.0f,0.0f); private var m_fTemp : float = 0.0f; private var m_fAngle

这个月月初我们一行三人去湖南参加了ccpc湖南程序设计比赛,虽然路途遥远,六月的湘潭天气燥热,不过在一起的努力之下,拿到了一块铜牌,也算没空手而归啦.不过通过比赛,还是发现我们的差距,希望这几个月自己努力思考,积极刷题,为九月份acm网络赛做准备! 言归正传说说这道题目,这也是这次比赛想到AC比较高的题目,不过我们还是没能完成,下面我就来总结一下此题的一些思路和方法. Magic Triangle Problem Description: Huangriq is a respectful acm

1.在顶点函数中实现凸起效果 Shader "Custom/Example" { properties { _R(,))= //圆的半径,也是凸起的范围 _OX(,))= //x轴 } SubShader { pass{ CGPROGRAM #pragma vertex vert #pragma fragment frag #include "unitycg.cginc" float _R; float _OX; struct v2f{ float4 pos:POS

DirectX12 3D 第一章内容 学习目标 1.学习向量在几何学和数学中的表示方法 2.了解向量的运算定义以及它在几何学中的应用 3.熟悉DirectXMath库中与向量有关的类和方法 1.1 向量 向量是一种兼具大小和方向的量,具有这两种的量都称为向量值物理量,在几何学中我们一般用一条有向线段来表示一个向量 1.1.1 向量与坐标系 前提:计算机无法直接处理以几何方法表示的向量,所以需要寻求一种用数学方法来表示向量 在这里我们会引入一种3D空间坐标系,通过平移操作使向量的尾部位于原点,然后