C#如何实现矩阵的伪逆运算 [问题点数:20分]

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黄花 2019年2月 .NET技术大版内专家分月排行榜第二
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MFC矩阵逆运算opencv
可存取txt文档<em>矩阵</em>,MFC,C++,OPENCV求伪逆
求伪逆的三种方法:直接,SVD,QR及具体的应用
最近在做波达方向的估计的研究,其中涉及到了奇异<em>矩阵</em>的逆,直接通过matlab中的pinv()和inv()计算得到的结果误差较大,于是就诞生了这篇文章,当然,全文并非全部原创。奇异<em>矩阵</em>的求逆主要有三种方法:直接求解;SVD分解;QR分解,下面分别看看这三种方法的具体<em>实现</em>。并附上自己解决的问题,仅供大家参考。 ① 直接求解: 求导,令导数为0,结果如下: InvA=(ATA)-1AT
java操作矩阵运算(基本运算及求逆)
使用java对基本的<em>矩阵</em>运算进行了<em>实现</em>,并与matlab执行结果进行了比较
矩阵的各种运算(加、减、乘、逆、行列式、转置)的源码(C#)
[code=&quot;<em>c#</em>&quot;]/// <em>矩阵</em>的乘 public bool MatrixMultiply(double[,] a, double[,] b, ref double[,] c) { if (a.GetLength(1) != b.GetLength(0)) return false; ...
两种求矩阵伪逆的方法
伪逆<em>矩阵</em>是逆<em>矩阵</em>的广义形式。由于奇异<em>矩阵</em>或非方阵的<em>矩阵</em>不存在逆<em>矩阵</em>,但在matlab里可以用函数pinv(A)求其伪逆<em>矩阵</em>。基本语法为X=pinv(A),X=pinv(A,tol),其中tol为误差,pinv为pseudo-inverse的缩写:max(size(A))*norm(A)*eps。函数返回一个与A的转置<em>矩阵</em>A' 同型的<em>矩阵</em>X,并且满足:AXA=A,XAX=X.此时,称<em>矩阵</em>X为<em>矩阵</em>A的...
【线性代数】矩阵的乘法与求逆
一、<em>矩阵</em>乘法的五种表示方法         1、一般形式 2、<em>矩阵</em>与列向量相乘 3、<em>矩阵</em>与行向量相乘 4、<em>矩阵</em>分块相乘 二、<em>矩阵</em>的逆 对于方阵,左逆=右逆 原<em>矩阵</em>乘以其逆<em>矩阵</em>得到单位<em>矩阵</em>   判断是否可逆的几种方法: 1、行列式为0 2、单
矩阵逆运算C程序欢迎大家交流学习
本例是求<em>矩阵</em><em>逆运算</em>的C程序,希望对大家有帮助!
矩阵基本运算】矩阵求逆转置的基本运算
参考链接: 1、https://zhidao.baidu.com/question/1823276648597024548.html
用Tensorflow求逆矩阵
线性回归算法能表示为<em>矩阵</em>计算,Ax=b。这里要解决的是用<em>矩阵</em>x来求解系数。1.导入必要的编程库,初始化计算图,并生成数据。&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; import matplotlib.pyplot as plt&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; import numpy as np&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; import tensorflow as tf&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; sess=tf.Session...
线性代数导论34——左右逆和伪逆
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址:http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html   第三十四课时:左右逆和伪逆 本讲的主题是左右逆,伪逆,当然也包括以前的内容,四个基本子空间。 Am×n,m行n列 1)<em>矩阵</em>可逆:即两边逆,AA-1 = I = A-1A ,此时r=m=n,A为
GSL 矩阵乘运算及逆运算
GSL库中关于<em>矩阵</em>的运算有以下六种: int gsl_matrix_add (gsl matrix * a, const gsl matrix * b)  This function adds the elements of matrix b to the elements of matrix a, a0(i, j) =a(i, j) + b(i, j). The two matrices m
清华大学公开课线性代数2——第6讲:伪逆
此博客停止更新,迁移至SnailDove’s blog,查看本文请点击此处 笔记源自:清华大学公开课:线性代数2——第6讲:伪逆 提示:如果文中图片看不清文字,请右键单击鼠标,选择在新窗口打开图片,然后放大图片(这边上传之前都是可以看清的,由于网页正文部分大小固定,因此图片被自动缩小以便适配网页),截图部分是课堂ppt老师随手的板书。 目录 目录 引言 定义 为什么称为伪逆左逆右
基于C++的高斯消元法矩阵逆运算
基于C++语言的高斯消元法<em>矩阵</em>求<em>逆运算</em>,在Visual Stdio 2015中调试通过,希望对大家有所帮助!
大数据矩阵计算基础(一):矩阵运算,转置,矩阵的逆,行列式
<em>矩阵</em>的概念 问题提出:运动会成绩记录问题 学院运动会有数学、物理、化学、生物、地理、环境六个系参赛。每项赛事限报1 人。每项赛事取前五名记分并发奖金。前五名分别记7、 5、 3、 2、 1分,分别发奖金100、70、 50 、 20、 10 元。接力赛项目得分倍奖金增加4 倍。请列出各项比赛成绩明细表。 <em>矩阵</em>:由m*n个元素aij(i = 1,2, … …;j= 1,2, … … ...
OpenCV中的数值计算功能(一)矩阵求逆(伪逆)
OpenCV中的数值计算功能 ——<em>矩阵</em>求逆(伪逆)
矩阵伪逆介绍及C++/OpenCV/Eigen的三种实现
<em>矩阵</em>伪逆介绍及C++/OpenCV/Eigen的三种<em>实现</em>
C/C++语言实现矩阵逆运算—高斯约化/消元法
在网站上搜索了一下,发现C语言代码可能是很原始的版本,编译的时候会报出诸多错误。 不过大致还是能看懂,就看你能不能转过弯来咯。 原文的代码是要存成<em>矩阵</em>形式,而实际代码写的着则是一维数组形式。 可以直接使用的代码如下: #include #include #include // 对<em>矩阵</em>求逆,结果保存在a中 int brinv(double a[], int n) {
关于matlab中矩阵与逆矩阵为何相乘不等于单位阵的问题
当我们用matlab计算<em>矩阵</em>和逆<em>矩阵</em>时,结果往往不等于单位阵 如下: &amp;gt;&amp;gt; a=magic(4) a =     16     2     3    13      5    11    10     8      9     7     6    12      4    14    15     1 &amp;gt;&amp;gt; b=a*inv(a) 警告: <em>矩阵</em>接近奇异值,或者缩放...
在C#中实现矩阵运算
在C#中<em>实现</em><em>矩阵</em>运算 本文博客链接:http://blog.csdn.net/jdh99,作者:jdh,转载请注明. 环境: 主机:XP 开发环境:VS2008 功能: 在C#中<em>实现</em><em>矩阵</em>运算 源代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.
pinv--求矩阵的伪逆矩阵
pinv--求<em>矩阵</em>的伪逆<em>矩阵</em> 【功能简介】用于求<em>矩阵</em>的伪逆<em>矩阵</em>。 【语法格式】 1.B=pinv(A) 函数返回<em>矩阵</em>A的伪逆<em>矩阵</em>。如果<em>矩阵</em>A是可逆(非奇异)的,那么pinv(A)与inv(A)的结果是一样的,而且pinv比inv效率低。但如果<em>矩阵</em>A是奇异<em>矩阵</em>,则inv(A)不存在,但pinv(A)仍然存在,并表现出一些与逆<em>矩阵</em>类似的性质。在pinv函数中,A不一定是方阵。
Eigen 利用SVD矩阵分解 求伪逆代码
  MatrixXd 是double类型,如果是float类型请改为 MatrixXf 计算结果 可与matlab的 pinv() 函数 对比,计算结果是一致的。 Eigen::MatrixXd MainWindow::pinv(Eigen::MatrixXd A) { Eigen::JacobiSVD&amp;lt;Eigen::MatrixXd&amp;gt; svd(A, Eigen::C...
矩阵加减运算
// 编写C++程序完成以下功能: //(1) 假定<em>矩阵</em>大小为4×5(整型数组表示); //(2) 定义<em>矩阵</em>初始化函数,可以从cin中输入<em>矩阵</em>元素; //(3) 定义<em>矩阵</em>输出函数,将<em>矩阵</em>格式化输出到cout; //(4) 定义<em>矩阵</em>相加的函数,<em>实现</em>两个<em>矩阵</em>相加的功能,结果保存在另一个<em>矩阵</em>中; //(5) 定义<em>矩阵</em>相减的函数,<em>实现</em>两个<em>矩阵</em>相减的功能,结果保存在另一个<em>矩阵</em>中; //(6) 定义三个<em>矩阵</em>:A1、A2、A3; //(7) 初始化A1、A2; //(8) 计算并输出:A3 = A1加A2,A3 = A1减A2。
C/C++语言实现矩阵的广义逆
求任意<em>矩阵</em>的广义逆源代码。 C语言<em>实现</em>。。
python实现逆运算
模逆的定义:要定义这个运算,需要三个整数。a的模逆元素(对n取模)为b,意味着a*b mod m=1,则称a关于m的模逆为b Python<em>实现</em>:#定义一个函数,参数分别为a,n,返回值为b def findModReverse(a,m):#这个扩展欧几里得算法求模逆 if gcd(a,m)!=1: return None u1,u2,u3
SVD的应用举例与矩阵求伪逆
奇异值分解SVD无论是在理论、在计算都有很多实际的用途,特别地,在机器学习中SVD亦有重要应用。本文主要结合一些具体的例子来讨论SVD的一些应用,并引出关于<em>矩阵</em>求伪逆的概念
C语言计算逆矩阵的函数
函数入口: int inv(double *p,int n) 参数说明: double *p-----指向所求<em>矩阵</em>a[n][n]的第一行a[0],所以,当函数返回时,逆<em>矩阵</em>将存储在a[n][n]中,将覆盖原<em>矩阵</em>。一定要记得备份原<em>矩阵</em>。 int n---------<em>矩阵</em>维数
矩阵逆运算
用VB语言编写的求<em>矩阵</em>的<em>逆运算</em>的代码,解决测绘数据处理中的一些繁琐数据。
矩阵求逆计算的实现
学习计算机图形学,那么就应该了解计算机图形学的一些基础知识,比如说向量、<em>矩阵</em>、欧拉角以及四元数。其中<em>矩阵</em>尤其是4×4的<em>矩阵</em>在其中是比较重要的一部分了。因为它包含的信息多,一个4×4的<em>矩阵</em>可以表示平移(translation)、旋转(rotation)、缩放(scaling)以及错切(shearing)以及它们组合后的变换(transform)。其中平移、旋转是刚体转换、在三维程序中较常使用,而缩放以及错切由于改变了三维模型的形状,在实际开发中较少使用。为了表示三维图形的逆变换,引入了逆<em>矩阵</em>的概念。逆<em>矩阵</em>使得
C++的矩阵类,实现多种运算
VS2010下<em>实现</em>的一个double型的<em>矩阵</em>类,重载了+ - * / = 等多种操作符,并且<em>实现</em>了求解<em>矩阵</em>行列式,<em>逆运算</em>,转置等操作
java实现求出矩阵的逆矩阵
使用java<em>实现</em>求<em>矩阵</em>的逆<em>矩阵</em>,使用者可根据吱声需要采纳
Moore-Penrose广义逆矩阵
起源设AA是n×nn\times n可逆方正,bb是任意一个nn维向量,则方程组Ax=bAx=b总有解,且解xx可表示为x=A−1b.x=A^{-1}b. 现在设AA是m×nm\times n可逆方正,bb是一个mm维向量,是否存在m×nm\times n<em>矩阵</em>GG,使得方程Ax=bAx=b总有解,且解xx可表示为x=Gb.x=Gb. 这样的<em>矩阵</em>GG就涉及到广义逆的概念。 广义逆也叫伪逆,一般是
伪逆矩阵(pseudo-inverse)
伪逆<em>矩阵</em>是逆<em>矩阵</em>的广义形式。由于奇异<em>矩阵</em>或非方阵的<em>矩阵</em>不存在逆<em>矩阵</em>,但在matlab里可以用函数pinv(A)求其伪逆<em>矩阵</em>。基本语法为X=pinv(A),X=pinv(A,tol),其中tol为误差,pinv为pseudo-inverse的缩写:max(size(A))*norm(A)*eps。函数返回一个与A的转置<em>矩阵</em>A' 同型的<em>矩阵</em>X,并且满足:AXA=A,XAX=X.此时,称<em>矩阵</em>X为<em>矩阵</em>
异或运算的神奇运用
转自:http://www.physixfan.com/archives/563/Xor运算是位运算的一种,和And、Or运算类似,假如a、b都是布尔变量,则a Xor b被定义为:a、b相异则为真(所以中文名字叫做异或),a、b相同则为假。其真值表为:1 Xor 0 = 1 0 Xor 1 = 1 1 Xor 1 = 0 0 Xor 0 = 0众所周知,位运算也可以用于两个数之间,其定义就是把这两
辗转相除法求模逆运算
举例说明:求7的模26(n)的逆 26 = 3(a) * 7 +5(b)   7 = 1 *5 +2  5  =2 * 2 +1 2 = 1*2 +0 把对于每一行式子的乘数a(余数为0 的除外),从后往前排列,如下       2   1     3                  (I) 1    2   3    11(final)   (II) 对于行II,第一个数为1,
MATLAB中求非方阵的广义逆矩阵
如果不是方阵的话,会有个广义逆<em>矩阵</em>(伪逆),matlab里面用pinv()<em>实现</em>。 基本语法为X=pinv(A),X=pinv(A,tol),其中tol为误差,pinv为pseudo-inverse的缩写:max(size(A))*norm(A)*eps。函数返回一个与A的转置<em>矩阵</em>A' 同型的<em>矩阵</em>X,并且满足:AXA=A,XAX=X.此时,称<em>矩阵</em>X为<em>矩阵</em>A的伪逆,也称为广义逆<em>矩阵</em>。
C++实现矩阵的求逆
利用C++<em>实现</em><em>矩阵</em>的求<em>逆运算</em>,结果验证跟matlab计算结果差异很小
用c语言实现矩阵的运算
利用c语言<em>实现</em>的<em>矩阵</em>的加减乘除和求<em>逆运算</em>,具体参见附件,已经在vc++6.0上调试通过。
用java实现矩阵运算
    查java<em>实现</em>逆<em>矩阵</em>转换的代码,居然没怎么发现,想偷懒一下也不行。关于<em>矩阵</em>基本运算 :加 减 乘,转置<em>矩阵</em>,相当简单,能看见不少别人写的,但是就是没看见逆<em>矩阵</em>,不爽。    自己<em>实现</em>了下逆<em>矩阵</em>功能,可以是任意的n阶<em>矩阵</em>。    因为对<em>矩阵</em>很陌生,从0开始到最后<em>实现</em>,每一步的思考代码都有体现,所以代码就很有思考的逻辑性。     <em>实现</em>分了两步:&amp;lt;最原始的...
一文详解卷积和逆卷积
文章目录一文详解卷积和逆卷积卷积运算单通道多通道卷积运算的参数计算逆卷积卷积运算的<em>矩阵</em><em>实现</em>参考资料 一文详解卷积和逆卷积 卷积神经网络(CNN)在计算机视觉大放异彩,入门CNN的第一步就是理解什么是卷积(Convolution)运算。本文旨在以通俗易懂的方式让读者理解卷积的概念。 注:本文的图片素材全部来源于网络,如有侵权,请联系作者删除。 卷积运算 卷积在数学上是两个变量在某范围内相乘后求和的结...
c++数据结构课程设计_十字链表
c++语言,用十字链表根据输入的<em>矩阵</em>的行数、列数、非零元数、<em>实现</em><em>矩阵</em>的加、减、乘、转置、求<em>逆运算</em>,并输出<em>矩阵</em>。
矩阵常用算法C#程序
内含常用<em>矩阵</em>算法,包括<em>矩阵</em>加法,减法,乘法及求<em>逆运算</em>
矩阵乘法,左逆,右逆的意义
1 先考虑<em>矩阵</em>和向量相乘的情况: 在<em>矩阵</em>学习的博文中,提到 这样,对于Ax=y,其中,A是m*n的<em>矩阵</em>,x是n维向量,y是m维向量。讨论三种情况: (1)m=n,           x->y的映射是从n维到n维(伸缩旋转等) (2)m          x->y的映射是从高维n到低维m(投影等) (3)m>n          x->y的映射是从低维n'到高维n(这在核方法中
VB代码矩阵求逆
可以<em>实现</em><em>矩阵</em>的求<em>逆运算</em> 。在测量平差中经常使用
c#矩阵预算程序
可<em>实现</em><em>矩阵</em>相加 相乘 转置 求<em>逆运算</em> 并输出在操作台
呕心沥血之作。C#矩阵类(matrix)
<em>c#</em>封装的<em>矩阵</em>类,好东西不要嫌贵,本人创作它的时候四处都找不到全面的参考资料,我第一个创作出来自然贵点,包含了<em>矩阵</em>的+ - *运算符重载,方程求解gass完全主元法,JACIBO叠带法,GassSeid叠带法,<em>矩阵</em>的LU,QR,奇异分解,<em>矩阵</em>求逆(3种方法包括复<em>矩阵</em>),<em>矩阵</em>特征值,特征向量求法,化<em>矩阵</em>为Herbeg<em>矩阵</em>,怎么样全面吧
复数矩阵逆运算
复数<em>矩阵</em>求<em>逆运算</em>C++代码,可以准确的求其结果!
学习笔记DL007:Moore-Penrose伪逆,迹运算,行列式,主成分分析PCA
Moore-Penrose伪逆(pseudoinverse)。非方<em>矩阵</em>,逆<em>矩阵</em>没有定义。<em>矩阵</em>A的左逆B求解线性方程Ax=y。两边左乘左逆B,x=By。可能无法设计唯一映射将A映射到B。<em>矩阵</em>A行数大于列数,方程无解。<em>矩阵</em>A行数小于列数,<em>矩阵</em>有多个解。<em>矩阵</em>A的伪逆A + =lim a->0 (A T A+aI) -1 A T。计算伪逆公式,A + =VD + U T。<em>矩阵</em>U、D、V是<em>矩阵</em>A奇异值分解得到
要好好总结一下超大矩阵求逆的技巧了
要好好总结一下超大<em>矩阵</em>求逆的技巧了 2009-05-09 11:43:22 直接算会死人的。根据<em>矩阵</em>特点用不用的分解,写成几个例程,每次实验之前进行尝试,根据尝试结果在算法里决定里决定用哪个。 irst 我想问: 1.全阶<em>矩阵</em>A的求<em>逆运算</em>inv(A) 和稀疏<em>矩阵</em>B(阶数和a一样) 的求<em>逆运算</em>inv(B)是不是采取一样的方法啊?也就是说他们的 计算量
求布尔矩阵的逆矩阵
对于初学布尔<em>矩阵</em>的,学习求其<em>逆运算</em>的基础。
矩阵求逆、加减、乘除、转置等计算程序
本程序是基于C#语言开发的<em>矩阵</em>计算程序,其中包括了<em>矩阵</em>的求<em>逆运算</em>、加减乘除运算、转置运算等,代码注释详细,算法经典,尤其适合初学者
伪逆
对于非方<em>矩阵</em>而言,其逆<em>矩阵</em>没有定义。假设在下面的问题中,我们希望通过<em>矩阵</em>A的左逆B来求解线性方程:  等式两边左乘左逆B后,我们得到:  是否存在一个唯一的映射,将A映射到B,取决于问题的形式。  如果<em>矩阵</em>A的行数大于列数,那么上述方程可能没有解;如果<em>矩阵</em>A的行数小于列数,那么上述<em>矩阵</em>可能有很多解。  Moore-Penrose伪逆使我们能够解决这类问题。<em>矩阵</em>A的伪逆定义为:  ...
经典的矩阵逆运算程序
比较经典的<em>矩阵</em>求<em>逆运算</em>源程序,包括<em>矩阵</em>相加、相减以及求逆<em>矩阵</em>运算
数学函数库
<em>矩阵</em>运算包括<em>矩阵</em>加减乘,以及<em>矩阵</em><em>逆运算</em>。最小二乘包括多项式参数拟合等。
矩阵手册 —— 逆与伪逆
b†b^\dagger 表示伪逆,b−1b^{-1}表示逆;
C语言实现常用的矩阵运算
C语言<em>实现</em>常用的<em>矩阵</em>运算,其中<em>矩阵</em>的求<em>逆运算</em>提供了两种方法,伴随<em>矩阵</em>法和高斯消元法,随着<em>矩阵</em>的变大,高斯消元法比伴随<em>矩阵</em>的效率越来越高。
【深度学习基础】:线性代数(三)_逆矩阵与伪逆矩阵
一、<em>矩阵</em>的逆 定义          2.Python           2.1  Numpy import numpy as np A = np.array([[1,2],             [3,4]]) # 求逆<em>矩阵</em> A_inv = np.linalg.inv(A) np.dot(A,A_inv)           2.2  Scipy import nu...
伪逆矩阵
本文主要介绍伪逆<em>矩阵</em>的定义、求法和相关的应用,违逆<em>矩阵</em>可应用于信号的检测和干扰消除等
matlab求逆运算左除(\)和右除(/),inv,pinv的用法及区别
<em>矩阵</em>求逆可以使用左除(\)和右除(/),inv,pinv 首先明白需要求逆的<em>矩阵</em>A是否为奇异方阵 inv 若A为非奇异方阵,则存在逆<em>矩阵</em>,可利用inv求逆: inv(A) pinv 若需要求逆的<em>矩阵</em>A为奇异<em>矩阵</em>或者非方阵,则并不存在逆<em>矩阵</em>,此时可以使用pinv(A)求其伪逆(广义逆): X=pinv(A),X=pinv(A,tol) ,其中tol为误差 若A为非奇...
C++实现求解逆矩阵
利用C语言求解线性代数中求解逆<em>矩阵</em>的一类问题。 最近在学线代,其中有一个挺烦人的就是求解逆<em>矩阵</em>,虽然求逆<em>矩阵</em>不难,但我自己在解题的时候经常求错,所以就想能不能用算法来求解这一类的题目。 求解逆<em>矩阵</em>一般可以用初等行变换或伴随<em>矩阵</em>方法求解。 这里采用的是伴随<em>矩阵</em>方法。 思路很简单,先求<em>矩阵</em>A对应的行列式|A|,然后在求伴随<em>矩阵</em>即可,伴随<em>矩阵</em>可以用一个二维数组存放即可,注意一下伴随<em>矩阵</em>的元素排列
伪随机函数C#实现
public class RandomCy{    private const long multiplier = 0x5DEECE66DL;    private const long addend = 0xBL;    private const long mask = (1L &amp;lt;&amp;lt; 48) - 1;    /** * 默认的随机种子 是 -1 */    private lo...
有限域上的逆运算
有限域上的的<em>逆运算</em>有两种求取算法,一种是指数法,一种是扩展的欧几里德算法。
矩阵类算法等应用实例
<em>矩阵</em>类,包括,转置,<em>逆运算</em>,加,减,乘,除
算法系列-----矩阵(五)-------------矩阵的求逆
首先要明确一点:非方阵不能求逆
FPGA矩阵运算,包括求逆运算
论文讲述了FPGA<em>矩阵</em>运算,包括各种<em>矩阵</em>加、减、乘、除和求逆等运算,讲得很详细
4-MATLAB的矩阵运算
1.生成<em>矩阵</em>1.1.枚举式直接赋值 用方括号 [ ] 包围所有元素,同一行用逗号 , 或空格分隔,不同行用分号 ; 分隔。当<em>矩阵</em>为三维以上时会出现多重方括号。 a = [1 2 3 ; 4 5 6] b = [1:5 ; 2:2:10] 1.2.利用函数生成 ones(n) , ones(m,n) , ones(size(A)) 全1<em>矩阵</em> zeros(n) , zeros(m,n)
矩阵逆运算
<em>矩阵</em>求逆的计算 里面是直接可以运行的 源代码很齐全的,很完整的
矩阵 LUP 分解 解线性方程组 求行列式值 矩阵求逆 算法说解
本文着笔于<em>矩阵</em> LUP 分解算法,以及利用<em>矩阵</em>的 LUP 分解来解线性方程组、求<em>矩阵</em>对应行列式的值、求逆<em>矩阵</em>。
矩阵的逆、伪逆
1、<em>矩阵</em>的逆 定义: 设A是数域上的一个n阶方阵,若在相同数域上存在另一个n阶<em>矩阵</em>B,使得: AB=BA=I。 则我们称B是A的逆<em>矩阵</em>,而A则被称为可逆<em>矩阵</em>。 可逆条件: A是可逆<em>矩阵</em>的充分必要条件是,即可逆<em>矩阵</em>就是非奇异<em>矩阵</em>。(当 时,A称为奇异<em>矩阵</em>) 性质: <em>矩阵</em>A可逆的充要条件是A的行列式不等于0。 可逆<em>矩阵</em>一定是方阵。 如果<em>矩阵</em>A是可逆的,A的逆<em>矩阵</em>是唯一的。 可逆<em>矩阵</em>也...
求解矩阵的逆的代码实现
求解<em>矩阵</em>的你主要应用的是高斯—若尔当方法,其运算步骤如下所示: 现在我们需要进行求解逆的<em>矩阵</em>是 {1237} \left\{ \begin{matrix} 1 & 3 \\ 2 & 7 \end{matrix} \right\} 首先我们需要在其右边添加一个单位<em>矩阵</em>: {12371001} \left\{ \begin{matrix} 1 & 3 &
文章伪原创处理工具C#源码
原理 近义词替换 SEO伪原创文章处理的一个小工具 原创 开源
vba中的矩阵逆运算
希望能在vba中写一个functionrn1. 输入参数有(x1,x2,x3,...xn)和(y1,y2,y3...yn),即两个rangern2. 然后通过这些参数形成一个n*n的<em>矩阵</em>,并求这个<em>矩阵</em>的逆<em>矩阵</em>rn3.然后用这个逆<em>矩阵</em>,乘以一个向量,计算结果为另一个向量rn4.将向量作为输出结果rnrnrn其实我只是想<em>实现</em>三次样条插值!!!rnrn目前在第三步走不动了!!!第二步里<em>矩阵</em>用二位数组表示。。。不知道对不对。。。rnrn求大神指教!!!
矩阵分析与应用(四)——逆矩阵、广义逆矩阵和Moore-Penrose逆矩阵
逆<em>矩阵</em>  逆<em>矩阵</em>的定义:如果对于一个方阵AA,存在一个方阵BB,使得AB=BA=IAB=BA=I,那么我们称BB为AA的逆<em>矩阵</em>,记做:A−1=B=1|A|A∗A^{-1}=B=\frac{1}{\vert A\vert}A^*,这里A∗A^*代表伴随<em>矩阵</em>。   一个n∗nn*n的方阵存在逆<em>矩阵</em>的充要条件等价于: AA为非奇异<em>矩阵</em> rank(A)=nrank(A)=n AA的行向量线性无关 AA的列
左右逆和伪逆
通常我们所说的逆都是放在<em>矩阵</em>左右两边都能成立的逆,即 ,左逆等于右逆,如果A是m*n大小的<em>矩阵</em>,其秩为r,则存在上述的逆需满足条件m=n=r,也就是A为方阵并且满秩(full rank)。right-inverse pseudo-inverse,如果A不是满秩,而只是列满秩(fullcolumn rank),则A只存在左逆(left-inverse),列满秩说明r=n求解Ax=0:主变量、自由变量
冗余机器人以及雅克比伪逆矩阵
时间不够先不打字。以后有机会再补上:
矩阵的求逆运算代码
众所周知,c语言的数学计算功能很差,尤其是对<em>矩阵</em>运算。上传的代码能进行<em>矩阵</em>的求逆,可以修改后直接嵌入程序中。该代码已经在化工、机械等多个实际的工业过程控制中得到应用,主要是求解一些复杂的控制算法,运算效率很高,完全满足实际的控制过程。
LU分解的矩阵逆运算
LU分解的<em>矩阵</em><em>逆运算</em> 标签: matrixoutput算法inistring 2010-11-07 00:24 2440人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: 信号MATLAB(1) C/C++(6) 算法名称:<em>矩阵</em>求逆(基于LU分解法)   LU分解算法评价:        LU分解大约需要执行N3/3次内层循环(每
CULA求逆问题
最近使用CULA进行求逆,发现求逆进行到约12万次之后,其求逆速度严重下滑,反复检查程序,没有发现内存泄漏之类的问题,真是搞不明白为什么。
大数运算c++
大数运算代码;写了大数运算基本的加减乘除、<em>矩阵</em>求<em>逆运算</em>及<em>矩阵</em>加减乘除。采用字符数组的方式<em>实现</em>,可以通过宏来设定所需要的精度,包括小数点后的位数。
CULA安装
逛论坛 发现了这个东西留着备用 。 CULA稠密<em>矩阵</em> windows 版本: http://pan.baidu.com/s/1ntLTVq5 CULA稀疏<em>矩阵</em> windows版本: http://pan.baidu.com/s/1mg2tivY 转载于http://bbs.gpuworld.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=960
跟Math.pow 相反的函数
var a = [1,2,4,32,128]; var b = []; for(var i=0;ia.length;i++){ var index = Math.log(a[i])/Math.log(2); b.push(index);} //b = [0,1,2,5,7];
numpy教程:矩阵matrix及其运算
NumPy函数库中存在两种不同的数据类型(<em>矩阵</em>matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素。虽然它们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中NumPy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价。 Matrix objects<em>矩阵</em>对象 创建示例 >>> a = np.matrix(’1 2; 3 4’) >>> p
使用JAMA包求伪逆
JAMA全称为Java<em>矩阵</em>包,这是一个基础的线性代数运算的jar包,官网最后更新时间是2012年11月 官网地址:http://math.nist.gov/javanumerics/jama/ JAMA最新jar包下载:http://math.nist.gov/javanumerics/jama/Jama-1.0.3.jar 官方文档中说明这个包可以调用inverse方法求伪逆或逆矩
matlab:inv,pinv逆与伪逆
对于方阵A,如果为非奇异方阵,则存在逆<em>矩阵</em>inv(A) 对于奇异<em>矩阵</em>或者非方阵,并不存在逆<em>矩阵</em>,但可以使用pinv(A)求其伪逆 inv: inv(A)*B 实际上可以写成A\B B*inv(A) 实际上可以写成B/A 这样比求逆之后带入精度要高 A\B=pinv(A)*B  A/B=A*pinv(B) pinv: X=pinv(A),X=pinv(
DL--numpy vs. matlab 矩阵常用运算(乘积运算, 点乘,转置,幂运算, 求和,求逆,插入行列,获取行列数,,,,)
MATLAB常用的<em>矩阵</em>操作对应numpy的<em>矩阵</em>操作 用惯了matlab中的操作,每次用numpy操作<em>矩阵</em>时总有些想不起来,这里总结一下,便于记忆和后期查找。 初始化一个<em>矩阵</em> matrix_a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] % in matlab matrix_b = [3,2,1] matrix_c = [2 3 1; 4 6 5; 1 2 3] matrix_a = n...
矩阵求逆的C实现
<em>实现</em>n阶<em>矩阵</em>求<em>逆运算</em>的C/C++函数,通过MATLAB验证C代码的可行性,精度也非常高。
奇异矩阵,非奇异矩阵矩阵的逆和伪逆
奇异<em>矩阵</em>/非奇异<em>矩阵</em> 首先看<em>矩阵</em>是不是方阵,只有是方阵了,才有这两个概念。 方阵A的行列式等于零,记为|A|=0,A是奇异<em>矩阵</em> 方阵A的行列式不等于零,记为|A|~=0,A是非奇异<em>矩阵</em> 一些性质: 如果A(n×n)为奇异<em>矩阵</em>(singular matrix) A的秩Rank(A)
奇异矩阵和非奇异矩阵,伪逆矩阵
若n阶<em>矩阵</em>A的行列式不为零,即 |A|≠0,则称A为非奇异<em>矩阵</em>或满秩<em>矩阵</em>,否则称A为奇异<em>矩阵</em>或降秩<em>矩阵</em>。
C++计算逆矩阵
1这篇文章包含了<em>逆运算</em>在内的常见<em>矩阵</em>计算: https://blog.csdn.net/sinat_36219858/article/details/78164606 2 /************************************************************************* &amp;gt; File Name: inv.cpp &amp;gt...
Java实现矩阵类及矩阵的转置,加减乘和矩阵求逆
最近因为一些原因重新回到了java的怀抱,作为自己的第一个自学的纯面向对象的语言,对它的感情其实还是蛮深的,最近又在课上听到老师说过一个关于<em>矩阵</em>求逆的小程序,自己一时手热边用java完成了关于<em>矩阵</em>的功能。 首先说<em>矩阵</em>,相信很多工科的同胞们都被其饱受折磨。可它的应用范围极广我们也不得不学,总之又爱又恨。关于<em>矩阵</em>类的<em>实现</em>,绝大多数C++程序员是用数组和指针<em>实现</em>的,大部分java工程师也是用数组<em>实现</em>的
matlab矩阵求逆:inv pinv \ / 斜线运算符的选择
之前一直觉得使用pinv进行<em>矩阵</em>求逆是有效方便的,但是一直不明白pinv和inv函数的区别,此外matlab有时会显示警告信息,指出计算不需要求逆,使用符号“/”或“\”会避免求逆,加速运算效率。          在做Sacchi课程geoph431的assignment 1的时候,碰到求逆问题,发现<em>矩阵</em>使用inv求逆得到的结果很差,而使用pinv得到的结果很好。因此开始想到底两者有什么区别。
.net 伪原创代码 同义词替换
做了2天 ,查了N多资料,终于做出来的,放在枕头网 后台,再发文章 直接复制粘贴过来,就会把文章中的词用我无敌的17000同义词库进行一次替换,百度,google基本就认不出来了,做到真正的伪原创 ! 明天做采集,采集后自动替换的! public string Dealword(string cnt)//伪原创函数,tao2581 zhentou.net { string temp=cnt; // temp="test"; //创建数据库连接 OleD
卜若的代码笔记-puthon系列-神经网络篇-第三章:矩阵的创建与“点乘”,“求逆除法”,“减法”,“加法”
1.创建<em>矩阵</em> 一维行<em>矩阵</em>: myFirstMatrix = tf.constant([[1, 2, 3]])                                                                                                一维列<em>矩阵</em>: myFirstMatrix = tf.constant([[1], [2...
二进制矩阵求逆MATLAB函数
对二进制<em>矩阵</em>用高斯消元法求逆。输入二进制<em>矩阵</em>,输出其逆。比http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b425443010008l6.html中方法更可靠和快速
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