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Pythonで数値安定性を持つxe^x /（e^x-1）をどのように評価するのですか？

数値安定性がゼロ付近で、xが非常に正または負であるとき、xe^x /（e^x-1）をどのように評価するのですか？私はnumpyとscipyのすべての通常の数学関数にアクセスできます。

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行列の逆行列の計算を必要とする最適化アルゴリズムを実行しています。アルゴリズムの目的は、行列Aから負の値を取り除き、新しい行列Bを得ることです。基本的には、同じサイズの既知の正方行列BとCから始めます。 A = B^-1 * C か、MATLABで： A = B\C; Iはに等しい行列Aを計算することによって開始します Matlabが私にB\Cがより正確であると言ったので私はこれを使用します。

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数値安定性の問題をデバッグするための戦略？

私はWilsonのスペクトル密度分解アルゴリズム[1]をPython用に実装しようとしています。このアルゴリズムは[QxQ]行列関数をその平方根に反復的に因数分解する（これはスペクトル密度行列のNewton-Raphson平方根ファインダの拡張の一種である）。問題は、私の実装が45x45以下のサイズの行列にしか収束しないということです。したがって、20回の反復の後、マトリックス間の合計の二乗差は

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安定赤外線距離センサ出力値

私が読んでいる赤外線シャープ距離センサ：読み取りと http://www.robofun.ro/senzori/infrarosu/senzor_sharp_%20GP2D120XJ00F 私は壁、かなりシンプルなマップに沿ってロボットを指示し、書くためにサーボを指揮していますコード。私が抱えている問題は、センサの読みがオフで、リニアにはならないということです。他の人がこれらのセンサをうまく使用

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Logsoftmaxの安定性

私は、-max _i x_i要素に足してsoftmaxを安定させる方法を知っています。これにより、オーバーフローやアンダーフローが回避されます。これを記録すると、アンダーフローが発生する可能性があります。 log softmax（x）はゼロに評価され、無限大に至る。私はそれを修正する方法がわかりません。私はこれが共通の問題であることを知っています。私はそれについていくつかの答えを読んだが、私は

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Python log（1 + x）/ x for x near 0を計算する

xの値が0に近い場合、pythonのlog（1 + x）/ xの値を正しく計算する方法はありますか？通常、np.log1p（x）/ xを使用すると、1になります。np.log（x）を使用すると、何とか正しい値を得ているようです。 log1pはより安定しているとは思われませんか？

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回転行列、正規化、行列式-1

私は現在、科学論文の後に3D点群フィルタリングアルゴリズムを実装しています。特定の値のローテーション行列を計算するときに問題が発生します。目標は法線ベクトル（Z軸）の方向によって定義される座標系に点を回転させることです。次のクエリはX、Y軸で回転対称であるため、これらの軸の向きは関係ありません。次のように Rが定義されている：Rotationmatrix [1 1 -(nx+ny)/nz]

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なぜchisq.testは合計の前に降順でデータを並べ替えます

Rのchisq.testの機能が合計の前にデータをソートするのはなぜですか降順の順番ですか？問題のコードです：私が原因フロート演算の使用に数値的安定性を心配していたとハックを展開するいくつかの簡単なを使用したい場合は、私が昇順内のデータをソートします STATISTIC <- sum(sort((x - E)^2/E, decreasing = TRUE)) （結果の最下位ビットを可能な限り

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加重クロスエントロピーテンソルの流れ

1に足りないラベルを渡すことができるテンソルフローの組み込みが見つかりませんでした。したがって、自分自身で作成しようとしました：（入力は[batch_size、labels]） tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(y_true,axis=1) * tf.reduce_logsumexp(y_pred_logits,axis=1) - tf.reduce_sum(y_true