嗨,我试图在Fortran中计算一个内积。我在下面提供了一个示例代码,并解释了我得到的输出和预期的输出。代码本身编译时没有错误,但是我获得的输出不是我所期望的。我认为这里面的产品没有正确编码。代码在下面。
编辑:我根据下面的注释中获得的帮助编辑了代码。
program
integer :: i,j
integer, parameter :: nx = 10, ny = 10
complex, dimension(-nx:nx,-ny:ny) :: A,v
real :: B
B = 0.0
do j = -ny+1,ny-1
do i = -nx+1,nx-1
我想在向量模块中计算内积。如果可能的话,请让我知道如何做到这一点,而不用i或j。
from sympy import *
from sympy.vector import CoordSys3D
var('ABx ABy ACx ACy')
N =CoordSys3D('N')
AB=ABx*N.i+ABy*N.j
AC=ACx*N.i+ACy*N.j
BCx2y2=(AC-AB).components[N.i]**2+(AC-AB).components[N.j]**2
B2DtC2=AB.components[N.i]**2+AB.components[N.j
假设我有一个矩阵mat,一个100 x 200数组。
我的问题有两个:
如何计算第一行与所有其他行的余弦相似性?我尝试使用sklearn的cosine_similarity函数,但传入100 x 200矩阵给出了一个100 x 100数组(而不是100 x 1数组)。如果要计算所有行与其他行之间的余弦相似性,假设计算所有100 C2= 4950所有行的不同组合,那么使用sklearn之类的东西,而实际上用np.linalg.norm来存储每一行的范数,然后通过100 x 200来计算每一行的相似性,是否是最快的?
我正在尝试运行1和k之间的和(顺便说一句,是850 ),和如下所示;
I = sum( (e*I(l_i)*l_i/hc)*(l_i+1 - l_i )
其中e,h和c是常量,l和i是长度大于k的等长数组。总和超过i,i是每个数组的索引,在1和k之间运行。
这就是我到目前为止所拥有的;
import numpy as np
import scipy
import scipy.constants
e = scipy.constants.e
h = scipy.constants.h
c = scipy.constants.c
I = []
for i in range(1,k):
我想要计算向量,
S=A B u,
其中s和u是N维复向量,A是N×M复矩阵,B是M×N复矩阵。当A、B和u的元素表示为浮点数时,以下哪两种方法具有更好的准确性(更有效的数字)?
(1)先计算B。
首先做矩阵向量乘法,
Y=B u
然后,另一个矩阵向量乘法
S=A y
(2)先计算A、B。
首先做矩阵-矩阵乘法,
C=A B
然后,矩阵向量乘法
S=C U
有什么已知的一般规则吗?
顺便说一下,我知道方法(1)比方法(2)效率高得多。
我想在java和并行colt库中将一个向量(1 X n)与一个矩阵(m X n)相乘。我想我之所以选择它,是因为它的名字中有parallel。所以你被邀请给我用java编写的其他很好的矩阵库。
但我的问题是向量矩阵乘法...我还没有在DenseDoubleMatrix2D类上为它找到一个单独的方法?我该怎么做呢?
谢谢!
我计算点之间的距离,如果距离相等,则点为正方形,否则为否。我的代码只有在按以下顺序读取坐标时才能工作: A(x,y)、B(x,y)、C(x,y)、D(x,y)或相反。但如果我这样读,例如A(x,y),B(x,y),D(x,y),C(x,y),它不会起作用,因为dist方法将计算正方形的对角线长度。我该如何解决这个问题?
#include <iostream>
using namespace std;
struct {
int x;
int y;
}a[10];
int dist(int x1, int y1, int x2, int y2)
{
int
我正在做Andrew Ng在coursera上的机器学习课程的第四周作业。我应该计算正则化逻辑回归的代价函数和梯度。下面是我写的内容:
function [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda)
m = length(y); % number of training examples
J = 0;
grad = zeros(size(theta));
n=length(theta);
thetat=theta';
t=thetat(:,[2:n]);
t=t';
J = (-1/m*(sum((log(sigmoid(X
对于numpy,我可以这样做一个简单的矩阵乘法:
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是,这不适用于PyTorch:
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误:
RuntimeError:一维张量,但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法?
所以!
我想知道你是否能帮我解决一个问题:
我有一个立方体,可以在三个轴上旋转。我可以得到关于立方体旋转的信息,它是一个从0到2PI的三个角度的数组。
问题是:我如何从这三个欧拉角识别立方体的哪一边在底部?
我认为完美的函数应该是这样的:
function getSideFromAngles(x,y,z) {
// magic goes here
// for example getSideFromAngles(Math.PI/2, 0, 0)
// if x===PI/2 and y===0 and z===0 then return "front"
我是opencv的新手&它正在开发中。我有x,y,z坐标( 0.00949334694383068,-0.3999829847985352,0.8449078780010854),通过使用给定的坐标,我可以找到方向。
for an example
input one : x,y,z = 0.00949334694383068, -0.3999829847985352, 0.8449078780010854
input two : x,y,z = 0.01603883281370779, 0.6066595296580494, 0.5342810849038371
最后,我想比较