目录 QuantLib 金融计算--数学工具之求解器 概述 调用方式 非 Newton 算法(不需要导数) Newton 算法(需要导数) 如果未做特别说明,文中的程序都是 Python3 代码. QuantLib 金融计算--数学工具之求解器 载入模块 import QuantLib as ql import scipy from scipy.stats import norm print(ql.__version__) 1.12 概述 QuantLib 提供了多种类型的一维求解器,用以求解单

NVIDIA GPU上的直接线性求解器 NVIDIA cuSOLVER库提供了密集且稀疏的直接线性求解器和本征求解器的集合,它们为计算机视觉,CFD,计算化学和线性优化应用程序提供了显着的加速.cuSOLVER库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuSOLVER性能 cuSOLVER 11自动利用DMMA Tensor Core.DGX A100比DGX-2快2倍以上,这要归功于A100以及第三代NVLINK和NVSWITCH,GPU数量只有一半. cuSOLVE

前言 咕咕了好久终于来学习莫反了 要不是不让在机房谁会发现数学一本通上有这么神奇的东西 就是没有性质的证明 然后花了两节数学课证明了一遍 舒服- 前置知识:欧拉函数,二项式定理(组合数) 会欧拉函数的可以直接看\(Mobius\)了 欧拉函数 含义 \(\phi (n)\) 表示比\(n\)小的数中与\(n\)互质的数的个数 引理1 \(n\)为质数,\(\phi(n) = n - 1\) \(n=a*b\) 且 \((a, b) = 1\),则\(\phi(n) = \phi(a) * \ph

通过分析比较10mm.5mm.3mm.1mm的网格模型, 网格越细密: 位移与应力均趋于恒定值(收敛): 一次与二次单元的应力区域一致: 一次与二次单元的位移相差11.3%,一次单元的位移小. 所用的单元:CQUAD4和CQUAD8 附:可以参考abaqus中的单元进行解释.

参考:http://www.felix021.com/blog/read.php?2040 以上参考的原文写得很好,解析的非常清楚.以下用我自己的理解,对关键部分算法进行简单的描述: 回文的判断需要完成从中心字符向两侧进行逐字符匹配: 回文好比圆,由两个重要的参数决定,即“圆心”(中心字符,对偶数长的回文而言是两个字符)和“直径”(回文长度): 如果一个“点”落入另一个“圆”内,则以这个点为圆心的“圆”必定受这个“大圆”及相对大圆圆心对称的“对称圆”的影响: 在“大圆”范围内,这个“圆”的直径不

(上不了p站我要死了,侵权度娘背锅) Description 一个有N个元素的集合有2^N个不同子集(包含空集),现在要在这2^N个集合中取出若干集合(至少一个),使得 它们的交集的元素个数为K,求取法的方案数,答案模1000000007.(是质数喔~) Input 一行两个整数N,K Output 一行为答案. Sample Input 3 2 Sample Output 6 HINT [样例说明] 假设原集合为{A,B,C} 则满足条件的方案为:{AB,ABC},{AC,ABC},{BC,A

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

导入 import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ Spark Mllib底层的向量.矩阵运算使用了Breeze库,Breeze库提供了Vector/Matrix的实现以及相应计算的接口(Linalg).但是在MLlib里面同时也提供了Vector和Linalg等的实现.在使用Breeze库时,需要导入相关包: Import breeze.linalg._ Import breeze.numeric._ Breeze创建函数: 操作名称 Bree

3790: 神奇项链 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 304  Solved: 150[Submit][Status][Discuss] Description 母亲节就要到了,小 H 准备送给她一个特殊的项链.这个项链可以看作一个用小写字母组成的字符串,每个小写字母表示一种颜色.为了制作这个项链,小 H 购买了两个机器.第一个机器可以生成所有形式的回文串,第二个机器可以把两个回文串连接起来,而且第二个机器还有一个特殊的性质:假如一个

D. Sereja ans Anagrams time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Sereja has two sequences a and b and number p. Sequence a consists of n integers a1, a2, ..., an. Similarly, sequence 

ROUND 1 第一轮是我出的. 比赛情况: #1 NanoApe 300 (完美AK) #2 && #3 swm_sxt / ccz  200 A.candy 这道题就是个nim游戏, 我们知道当且仅当选出的各堆糖果的异或和为0时,先手必败. 这样问题转化为从N个数中选1一些数使得他们的异或和为0的方案数. 30%,O(2^N) DFS. 假如只有询问, 那么可以直接用类似01背包的dp解决. for i = 1 ~ 1024 dp(i, x) += dp(i-1, x^w_i); dp

树上的算法真的很有意思……哈哈. 给一棵边带权树,问两点之间的距离小于等于K的点对有多少个. 将无根树转化成有根树进行观察.满足条件的点对有两种情况:两个点的路径横跨树根,两个点位于同一颗子树中. 如果我们已经知道了此时所有点到根的距离a[i],a[x] + a[y] <= k的(x, y)对数就是结果,这个可以通过排序之后O(n)的复杂度求出.然后根据分治的思想,分别对所有的儿子求一遍即可,但是这会出现重复的——当前情况下两个点位于一颗子树中,那么应该将其减掉(显然这两个点是满足题意的,为什么

Turn the pokers Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 316    Accepted Submission(s): 101 Problem Description During summer vacation,Alice stay at home for a long time, with nothing to

这题炒鸡简单,只要第一步想对了后面顺风顺水QWQ(然鹅我没想到) 前置芝士: 斐波那契数列通项公式 等比数列求和公式 二项式定理 这题要求的就是 \(\sum_{i=1}^n Fib(i)^k\) ,其中 Fib 就是斐波那契数列 如果说没有 k 的话怎么做?仍然不会.jpg 于是我们直接想带 k 的答案吧... 我们考虑 把斐波那契数列的通项公式带进去! 然后鬼都知道怎么做了,就是一堆化式子: \[\begin{aligned}ANS=& \sum_{i=1}^n Fib(i)^k\\=&

T1 (A)[https://www.nowcoder.com/acm/contest/175/A] 给出 l, r, k,请从小到大输出所有在 [l, r] 范围内,能表示为 k 的非负整数次方的所有数. 模拟 手抖啊QAQ 小小的防爆就是这里吧 while(tmp <= r / k){ tmp *= k; if(tmp >= l){ printf("%lld ", tmp); flag = 1; } } T2 (B)[https://www.nowcoder.com/a

https://vjudge.net/problem/51Nod-1228 Description T(n) = n^k,S(n) = T(1) + T(2) + ...... T(n).给出n和k,求S(n). 例如k = 2,n = 5,S(n) = 1^2 + 2^2 + 3^2 + 4^2 + 5^2 = 55. 由于结果很大,输出S(n) Mod 1000000007的结果即可. Input 第1行:一个数T,表示后面用作输入测试的数的数量.(1 <= T <= 5000) 第2 -

在使用Breeze 库时,需要导入相关包: import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ Breeze创建函数 //全0矩阵 DenseMatrix.zeros[Double](,) res0: breeze.linalg.DenseMatrix[Double] = 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 //全0向量 DenseVector.zeros[Double]() res1: breeze.linalg.DenseVector[

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op

Spark MLlib底层的向量.矩阵运算使用了Breeze库,Breeze库提供了Vector/Matrix的实现以及相应计算的接口(Linalg).但是在MLlib里面同时也提供了Vector和Linalg等的实现. 使用需导入: import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ 1 2 Breeze创建函数 val m1 = DenseMatrix.zeros[Double](2,3) 1 DenseMatrix[Double] = 0.0 0

一.MADlib简介 MADlib是Pivotal公司与伯克利大学合作的一个开源机器学习库,提供了精确的数据并行实现.统计和机器学习方法对结构化和非结构化数据进行分析,主要目的是扩展数据库的分析能力,可以非常方便的加载到数据库中, 扩展数据库的分析功能,2015年7月MADlib成为Apache软件基金会的孵化项目,其最新版本为MADlib1.11,可以用在Greenplum.PostgreSQL和HAWQ等数据库系统中.官网地址:http://madlib.incubator.apache.o

首先根据最大后验估计(Maximum a posteriori estimation,MAP)构建非线性优化的目标函数. 初始化过程通过线性求解直接会给出一个状态的初值,而非线性优化的过程关键在于求解增量方程,并不断迭代到最优点,需要在初值以及后续的迭代点附近线性化(泰勒展开保留一阶后平方构建高斯牛顿梯度下降的增量方程): 在初值x附近泰勒展开 $f(x+\Delta x) = f(x) + J\Delta x$ $costFunction = [f(x+\Delta x)]^{2}$ 最小化c