linear-algebra

1зной

1ответ

Получение неверных результатов из функции, которая вычисляет натуральный логарифм

Я делаю JavaScript функцию, которая вычисляет натуральный логарифм за пройденный номер с помощью Taylor серии, но я получаю неверные результаты. Я знаю, что есть встроенный метод в объекте Math для вы

0зной

1ответ

Глядя на противоположный мощны() в PHP

Я работаю над математической задачей, где формула: А [я] * (-2) мощность я где i=0,1,2,3,... А представляет собой массив, имеющий значения 0 или 1 Входной массив: [0,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1] Выход

3зной

1ответ

Как вы используете np.linalg.pinv вернуть эту матрицу

Для матрицы X, Если np.linalg.pinv(X) приравнивает к (X^TX)^(- 1) (X^T) для постоянная C, и единичной матрица I, Как вы используете np.linalg.pinv вернуть (X^T X + CI)^(- 1) (X^T)

0зной

1ответ

Требуется ли ALS нулевые записи?

Выполняет ли реализация Spark MLlib чередующихся наименьших квадратов (http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-collaborative-filtering.html), что все нулевые записи для набора обучения (комбинации п

2зной

1ответ

Ортогонализация в QR-факторизации, выводящую слегка неточную ортогонализованную матрицу

Я пишу код для QR-факторизации, и по какой-то причине мой ортогональный метод не работает должным образом. В принципе, мой proj() метод выводит случайные прогнозы. Вот код: apmatrix<double> proj(apmat

2зной

2ответ

Numpy linalg: линейная система с маловероятными результатами

с учетом следующего матричного уравнения: x=Ab где: In[1]:A Out[1]: matrix([[ 0.477, -0.277, -0.2 ], [-0.277, 0.444, -0.167], [-0.2 , -0.167, 0.367]]) In[2]: b Out[2]: [0, 60, 40]

0зной

1ответ

Формула Родригеса для вращения вектора

Я пытаюсь сделать формулу родригсов для вращения вокруг произвольной оси для некоторого угла. У меня этот код function norm(v) { return Math.sqrt(v[0]*v[0] + v[1]*v[1] + v[2]*v[2]); } fun