接上一篇... 下面我们将 SVD 相关的功能封装成一个类,以方便我们提取 S 和 V 的值. 另外,当我们一个 A 有多组 x 需要求解时,也只需要计算一次 SVD 分解,用下面的类能减少很多计算量. 头文件如下: #ifndef GSLSINGULARVALUEDECOMPOSITION_H #define GSLSINGULARVALUEDECOMPOSITION_H #include <gsl/gsl_matrix.h> #include <gsl/gsl_vector.h>

用 GSL 求解超定方程组及矩阵的奇异值分解(SVD) 最近在学习高动态图像(HDR)合成的算法,其中需要求解一个超定方程组,因此花了点时间研究了一下如何用 GSL 来解决这个问题. GSL 里是有最小二乘法拟合(Least-Squares Fitting)的相关算法,这些算法的声明在 gsl_fit.h 中,所以直接用 GSL 提供的 gsl_fit_linear 函数就能解决这个问题.不过我想顺便多学习一些有关 SVD 的知识.所以就没直接使用 gsl_fit_linear 函数. SVD

MATLAB函数 solve, vpasolve, fsolve, fzero, roots 功能和信息概览 求解函数 多项式型 非多项式型 一维 高维 符号 数值 算法 solve 支持,得到全部符号解 若可符号解则得到根 支持 支持 支持 当无符号解时 符号解方法:利用等式性质得到标准可解函数的方法 基本即模拟人工运算 vpasolve 支持,得到全部数值解 (随机初值)得到一个实根 支持 支持 $\times$ 支持 未知 fsolve 由初值得到一个实根 由初值得到一个实根 支持 支持

最近在做的东西中有一件任务,相当于一个函数已知y来求x,网上找了各种办法最终得以实现.在此说明方法,并记录一些坑. 要求的函数比如:log(x) - log(1-x) + 2.2 * (1 -2x) 最好用的方法,利用Scipy.optimize中的fsolve函数. 在该方法中,我们可以调用scipy.optimize.fsolve来求解非线性方程(组),具体方法如下: from scipy.optimize import fsolve import numpy as np # 按格式要求定义

OpenCASCADE Root-Finding Algorithm eryar@163.com Abstract. A root-finding algorithm is a numerical method, or algorithm, for finding a value x such that f(x)=0, for a given function f. Such an x is called a root of the function f. In OpenCASCADE math

tensorflow中的优化器主要是各种求解方程的方法,我们知道求解非线性方程有各种方法,比如二分法.牛顿法.割线法等,类似的,tensorflow中的优化器也只是在求解方程时的各种方法. 比较常用的是:·tf.train.GradientDescentOptimizer()·梯度下降优化器,之前我们一直在使用. 又比如:tf.train.MomentumOptimizer,它会有短时记忆的优化功能. 更多的关于优化器的文档参考(需FQ):https://www.tensorflow.org/a

01 - 基本的神经网络结构 输入端--->神经网络(黑盒)--->输出端 输入层:负责接收信息 隐藏层:对输入信息的加工处理 输出层:计算机对这个输入信息的认知 每一层点开都有它相应的内容,函数和功能.一般来说, 神经网络(Neural Network)是一连串神经层所组成的把输入进行加工再输出的系统. 神经网络的加工处理: 特征(features)--->神经网络层加工--->代表特征(feature representation)--->神经网络层再次加工--->

前言 不管是不是巴萨的球迷,只要你喜欢足球,就一定听说过梅西(Messi).苏亚雷斯(Suarez)和内马尔(Neymar)这个MSN组合.在众多的数学建模辅助工具中,也有一个犀利无比的MSN组合,他们就是python麾下大名鼎鼎的 Matplotlib + Scipy + Numpy三剑客. 本文是我整理的MSN学习笔记,有些理解可能比较肤浅,甚至是错误的.如果因此误导了某位看官,在工作中造成重大失误或损失,我顶多只能赔偿一顿饭——还得是我们楼下的十元盒饭.特此声明. 文中代码均从我的这台时不

Matlab中提供了很多求解非线性方程(y=f(x))的函数,刚開始使用,真的很困惑.全部.这里依据matlab的help文档对这些函数做一些小小的总结 fsolve函数 用来求解非线性方程组:F(x)=0:当中,x是一个向量或者矩阵,F(x)的返回值是一个vector.以下是详细用法(以x0为初始点.利用优化算法寻找函数fun(x)与y=0的交点,即fun(x) = 0的根): 局限性:仅仅能求解距离给定初始值近期的那个根 一个方程的情况 fun=x2+x+1 在新的m文件里,书写该fun的计

概述 数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无约束最优化问题和带约束最优化问题进行求解. 该系列教程能够參考的资料有 1. <Numerical Optimization 2nd>–Jorge Nocedal Stephen J. Wright 2. <凸优化>–Stephen Boyd 3. <非线性最优化基础>–Masao Fukushima(林贵华译) 4. <非线性最优化理论与方法>–王宜举 5. 凸优化在线课程

数值优化(Numerical Optimization)学习系列-目录 置顶 2015年12月27日 19:07:11 下一步 阅读数 12291更多 分类专栏: 数值优化   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48951191 概述 数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无

from:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48951191 概述数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无约束最优化问题和带约束最优化问题进行求解. 该系列教程可以参考的资料有 1. <Numerical Optimization 2nd>–Jorge Nocedal Stephen J. Wright2. <凸优化>–Stephen Boyd 3. <非线性最优化

背景: 2019年初由于尚未学习量子力学相关知识,所以处于自学阶段.浅显的学习了曾谨言的量子力学一卷和格里菲斯编写的量子力学教材.注重将量子力学的一些基本概念了解并理解.同时老师向我们推荐了Quantum Computation and Quantum Information 这本教材,了解了量子信息相关知识. 2019年暑假开始量子力学课程的学习,在导师的推荐下,从APS(美国物理学会)和AIP(美国物理联合会)下载了与量子纠缠(Quantum Discord)相关的著名的文献和会议报告,了解

记录一下代码,方便下次套用模板 options=optimset('MaxFunEvals',1e4,'MaxIter',1e4); [x,fval,exitflag] = fsolve(@(x) myfun1(x),[75;1.5],options) function f = myfun1(x) f=tan(x(1)*pi/180) - ( ( 1025*9.8*pi*x(2)/4-980 )/(0.625*4*(2-x(2))*24*24) );%有两个未知数x(1)和x(2),从参数里传进

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 在前几篇关于Math.NET的博客中(见上面链接),主要是介绍了Math.NET中主要的数值功能,并进行了简单的矩阵向量计算例子,接着使用Math.NET的矩阵等对象,对3种常用的矩阵数据交换格式的读写.一方面可以了解Math.NET的使用,另一方面以后也可以直接读取和保存数据为这两种格式,给大家的

在许多生产时间问题中,我们根据已知条件往往会列出一个一元非线性方程,一个最典型的例子就是银行存款的问题,由于其利息需要基于前一年的本息和,因此列出来的方程x的指数往往是高次的.还有物理问题当中一系列用微分方程导出的一元非线性方程.因此如何求解一元非线性方程,是计算数学要解决的重要问题之一. 牛顿法: 牛顿法可以通过Taylor定理导出: 不幸的是,单纯的牛顿法并不是使用所有情况的,下面给出一个经过较为精确的绘图利用牛顿迭代最终无解的情况:

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(06)数值分析之线性方程组直接求解 开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录:   1.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(一)综合介绍    2.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(二)矩阵向量计算    3.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(三)C#解析Matlab的mat格式   4.开源.NET基础数学类库使用Math.NET(四)C#解析Matrix Marke数据格式   5.开源.NET基

原题: Solve the equation:         p*e-x + q*sin(x) + r*cos(x) + s*tan(x) + t*x2 + u = 0         where 0 <= x <= 1. Input Input consists of multiple test cases and terminated by an EOF. Each test case consists of 6 integers in a single line: p, q, r, s

1. 二分法(Bisection) 1) 原理 [介值定理] 对于连续的一元非线性函数,若其在两个点的取值异号,则在两点间必定存在零点. [迭代流程] 若左右两端取值不同,则取其中点,求其函数值,取中点和与中点取值异号的端点构成新的区间(其中必有零点).进行下一次迭代. 2) 实现二分求根算法 使用MATLAB实现二分法代码如下.捕捉异常主要是为了在无法进行二分法的区间内发生输出zeropt为空的错误. function [ zeropt ] = bisection( func, left, r

// 0.1背包求解.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream>   #define N 5   #define ST 10   using namespace std; int main() {  //给定n个重量,价值为不同的个物品和容量为c的背包,求这些物品中一个最有的价值的子集    int a[N] = { 2, 1, 3, 4, 7 };  int b[N] = { 2, 5,