TensorFlowを使用して行列式の導関数を計算することに興味があります。私はTensorFlowが決定基を介して分化する方法を実装していないことが実験からわかる。 LookupError: No gradient defined for operation 'MatrixDeterminant'
(op type: MatrixDeterminant)
少しさらなる調査は、導関数を計算す
私は行列の行列式を計算し、インターネット上のプログラムを発見した： /*
* C++ Program to Find the Determinant of a Given Matrix
*/
#include<iostream>
#include<math.h>
#include<conio.h>
using namespace std;
double d = 0;
double
私は NXN行列の行列の実験的コンピューティングの複雑さを決定する助けが必要 マイコード： import numpy as np
import timeit
t0 = time.time()
for n in range(1, 10):
A = np.random.rand(n, n)
det = np.linalg.slogdet(A)
セルフコーディング/インタビューのために、（任意のサイズの）行列の行列式を計算しようとしています。私の最初の試みは再帰を使用しているため、次の実装につながります。 import java.util.Scanner.*;
public class Determinant {
double A[][];
double m[][];
int N;
int s
以下のコードは、順序qの行列の行列式を再帰的に計算します。これはq = 3とq = 2で動作しますが、q = 4の場合、プログラムを実行するたびに変化するガベージ値が出力されます： ここで何が問題になりますか？あなたのコードで #include <stdio.h>
#include <math.h>
int det(int q, int arr[q][q]);
int main(void)