linear-algebra

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Accord.NET（C＃）で行列をスカラーで掛けるにはどうすればよいですか？ Wikiページに導入された拡張メソッドは機能していないようです。私は、著者から以下の実施例およびGitHubの上のwikiページを試してみましたが、それらのどれも働いた： http://crsouza.com/2010/08/10/matrix-manipulation-using-accord-net/ enter

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Numpyには組み込み/簡易LDU分解メソッドがありますか？

numpy.linalg.choleskyのコレスキー分解が見つかりましたが、LDU分解を見つけることができませんでした。誰も使用する機能を提案できますか？

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sklearn truncated svdが複雑な行列に対して機能しない

sklearnのTruncatedSVDのランダム化バージョンを使用しようとしています（私は実際には実際のu、s、v行列を得るために内部関数randomized_svdを呼び出しています）。それは本当の行列に対して正常に動作している一方で、複雑なマトリックスのために、私は元の行列を取り戻すことができない特異値は正確に正しいにもかかわらず： >>> import numpy as np >>> f

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は、オイラー角のベクトル3、どのように1は数学的オブジェクトが直面している方向を見つけることができる考えると、3D

でローテーションを考えます。言い換えれば、どのようUnityは「transform.forward」ベクトルを計算していますか？

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SVDのような行列変換（ランク正規形）

私はMATLABで研究論文を実装していますが、MATLABでの処理方法がわからない行列変換に遭遇しました。ここでは、P、Qは、変換行列である P*L*Q = [I O] あり、Lは、与えられた行列であり、I、Oはそれぞれ同一及びゼロ行列です。私はこれを私のコードを通して実装することができますので、誰かがこれをMATLABでいくつかの関数やアルゴリズムで手助けできますか？

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固有値を持つ小さな均質線形システムを解く最速の方法

Aを特異行列とするAx = 0の形式の小さな（n = 4）均質な線形システムを解く必要があります。私は現在次のコードを使用しています： void solve(const matrix_t& A, vector_t& x){ auto svd = A.jacobiSvd(Eigen::ComputeFullU | Eigen::ComputeFullV); auto V = sv

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任意の軸バグの周りの行列の回転

任意の軸を中心に行列の回転を試行していますが、私は近いと思いますが、バグがあります。私は3D回転には比較的新しいので、何が起こっているのかについての基本的な理解があります。 public static Matrix4D Rotate(Vector3D u, Vector3D v) { double angle = Acos(u.Dot(v)); Vector3D axis =