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搜索资源列表

  1. 解方程软件组合(多元方程组、非线性方程和常微分方程)

  2. 本资源涵盖解多元方程组、非线性方程和常微分方程的软件组合,介绍如下: 线性方程组的数值解法: 线性方程组亦即多元一次方程组。在自然科学与工程技术中,很多问题的解决常常归结为解线性方程组,如电学中的网络问题,船体数学放样中的建立三次样条函数问题,机械和建筑结构的设计和计算等等。因此,如何利用电子计算机这一强有力的计算工具去求解线性方程组,是一个非常重要的问题。线性方程组的解法分直接(解)法{是指在没有舍入误差的假设下,经过有限步运算即可求得方程组的精确解的方法。}和迭代(解)法{是用某种极限过程
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2009-09-17
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:chutao
  1. 向量和矩阵的范数讲义

  2. 向量和矩阵的范数 向量和矩阵的范数 向量和矩阵的范数 向量和矩阵的范数
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-11-04
    • 文件大小:620544
    • 提供者:chemingliang
  1. 向量和矩阵的范数的若干难点导引(二

  2. 向量和矩阵的范数的若干难点导引(二向量和矩阵的范数的若干难点导引(二
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-10-11
    • 文件大小:176128
    • 提供者:ltthero
  1. 精通MATLAB.7_0

  2. 精通MATLAB.7_0 内容简介    本书基于最新的matlab7.x版本,深入浅出,紧密结合实例,对matlab的使用进行了全面且详尽的阐述,并通过大量的实例讲述了如何实现 matlab7.x的基本操作和实际使用。全书图文并茂,突出应用,并配有大量的程序实例。全书共分37章进行展开,分为基础篇和实战篇。基础篇为前面的 34章,主要讲述matlab的基本使用,分别为:基础入门、matlab桌面、数组及其操作、多维数组及其操作、数据类型概述和数值类型、结构体和元胞数组、字符串、关系运算和逻辑
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-10-19
    • 文件大小:67108864
    • 提供者:shaoguangleo
  1. matlab6.0数学手册

  2. MATLAB 已成为多学科、多种工作平台的功能强大、界面友好、语言自然并且开放性强的大型应用软件,目前的最高版本是6.0 版。本教程以6.0 版为基础,从高等工科院校的数学课程出发,提供了使用MATLAB 的实践性指导。本教程以教学的手段,系统详细地介绍了MATLAB 在高等数学、数值分析、函数作图、线性代数、概率统计和优化理论中的应用,并配备了大量的例题,让读者能很快掌握MATLAB 的运算技巧。 本教程按逻辑编排,自始至终用实例描述,既适用于初学者自学,也适用于高级 MATLAB 用户。可
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-12-28
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:u013305490
  1. 矩阵分析 matrix

  2. 矩阵分析 就是线性代数的升级版 主要内容包括:特征值、特征向量和相似性,酉等价和正规矩阵,标准形,Hermite矩阵和对称矩阵,向量范数和矩阵范数,特征值和估计和扰动,正定矩阵,非负矩阵。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2014-11-12
    • 文件大小:36700160
    • 提供者:jiangdmdr
  1. 矩阵分析理论

  2. 从数学分析的角度论述矩阵分析的经典方法和现代方法,取材新,有一定的深度,并给出在多元微积分、复分析、微分方程、量优化、逼近理论中的许多重要应用。主要内容包括:特征值、特征向量和相似性,酉等价和正规矩阵,标准形,Hermite矩阵和对称矩阵,向量范数和矩阵范数,特征值和估计和扰动,正定矩阵,非负矩阵。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2017-09-28
    • 文件大小:36700160
    • 提供者:qingqingpiaoguo
  1. 华章数学译丛08-矩阵分析(中文版)

  2. 《华章数学译丛:矩阵分析(原书第2版)》从数学分析的角度阐述了矩阵分析的经典和现代方法,主要内容有特征值、特征向量、范数、相似性、酉相似、三角分解、极分解、正定矩阵、非负矩阵等,新版全面修订和更新,增加了奇异值、CS分解和Weyr标准范数等相关的小节,扩展了与逆矩阵和矩阵块相关的内容,对基础线性代数和矩阵理论作了全面总结,有1100多个问题,并给出一些问题的提示,还有很详细的索引。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-02-03
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:jiushineil
  1. 实四元数体上矩阵范数的性质和构造新范数的方法.pdf

  2. 在[1]给出的实四元数体上矩阵范数的定义的基础上,讨论了它的一些性质和构造新范数的方法.矩阵;实四元数体;右向量空间;矩阵范数
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-04-18
    • 文件大小:209920
    • 提供者:weixin_39164435
  1. 基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪.pdf

  2. NLM改进论文,可供算法工程师参考,Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:900096
    • 提供者:irwin0112
  1. 在python Numpy中求向量和矩阵的范数实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇在python Numpy中求向量和矩阵的范数实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:82944
    • 提供者:weixin_38667207
  1. 在python Numpy中求向量和矩阵的范数实例

  2. np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数。 函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ③axis:处理类型 axis=
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-31
    • 文件大小:86016
    • 提供者:weixin_38545923
  1. 基于在线字典学习的医学图像特征提取与融合

  2. 提出一种基于在线字典学习(ODL)的医学图像特征提取与融合的新算法。首先,采用大小为8像素×8像素的滑动窗处理源图像,得到联合矩阵;通过ODL算法得到该联合矩阵的冗余字典,并利用最小角回归算法(LARS)计算该联合矩阵的稀疏编码;将稀疏编码列向量的1范数作为稀疏编码的活动级测量准则,然后根据活动级最大准则融合稀疏编码;最后根据融合后的稀疏编码和冗余字典重构融合图像。实验图像为20位患者的已配准脑部CT和MR图像,采用5种性能指标评价融合图像的质量,同两种流行的融合算法比较。结果显示,所提出算法的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-26
    • 文件大小:311296
    • 提供者:weixin_38592502
  1. 基于Schatten范数的信道不确定性集的鲁棒MIMO预编码

  2. 在本文中,我们考虑针对发送器(CSIT)上确定性不完善的信道状态信息的鲁棒MIMO预编码设计。与基于一个或两个特定通道不确定性模型的现有工作相比,我们考虑了由通用矩阵规范(称为Schatten规范)定义的通用不确定性集,该规范包含特殊情况下最不确定的CSIT。通过采用最坏情况的鲁棒性,将强大的MIMO预编码设计公式化为最大化问题,以最大化最坏情况下的接收信噪比或最小化最坏情况的错误概率。我们表明,鲁棒的预编码器允许所有基于Schatten范数的不确定性集采用信道对角化结构,然后将复值矩阵问题简化
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:328704
    • 提供者:weixin_38538264
  1. 基于正则化的与说话人相关的本机矩阵估计的说话人自适应

  2. 在有足够的适应性数据时,基于本机的说话人适应优于传统的最大似然线性回归(MLLR)和本征语音方法。 然而,当仅提供几秒钟的适配数据时,它会遭受严重的过度拟合。 在本文中,研究了各种正则化方法以获得更健壮的依赖于说话者的本征电话矩阵估计。 逐元素的l1范数正则化(称为套索)鼓励本征电话矩阵稀疏,从而减少了有效自由参数的数量并提高了泛化能力。 平方的l2范数正则化促进估计矩阵向零方向逐元素收缩,从而减轻了过度拟合的情况。 按列的非平方l2范数正则化(称为组套索)在列级别上像套索一样起作用,从而鼓励了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:287744
    • 提供者:weixin_38623080
  1. 具有加权核规范约束的面部幻觉

  2. 通过基于贴片对倾斜方法的面部幻觉在过去几年中被广泛使用。 提出了一些基于位置补丁的人脸幻觉方法,以提高图像补丁的表示能力并获得最优的回归加权矢量。 基于位置补丁的面部幻觉背后的基本原理是,人脸始终具有高度结构化并因此而定位,并且在重建中起着越来越重要的作用。 然而,在现有的基于位置补丁的方法中,探测图像补丁通常被表示为一些训练图像的相应补丁的线性组合,并且重建残差通常使用诸如1-范数和2-范数的向量范数来测量。由于向量规范忽略了残差内部的二维结构,因此最终的重构性能不是很令人满意。 为了解决这个
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38572960
  1. 常用的向量范数和矩阵范数的定义.docx

  2. 学生,程序员
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:19456
    • 提供者:m0_38091314
  1. 三角形曲面显式最优多度约简的新算法

  2. 本文将二元正交Jacobi多项式的代数性质引入几何逼近中。 根据有关二元Bernstein多项式和Jacobi多项式之间的转换公式的最新结果,我们自然得出了一种新颖的三角形Bezier曲面多次归约算法。 该算法具有四个特征:错误预测能力,明确表达,更少的时间消耗和最佳的精度。 即,首先,预先判断在规定的公差范围内是否存在多度缩小面。 其次,所有的多度约简运算只是将按字典顺序对原始表面的控制点序列进行排序而产生的列向量乘以一个矩阵。 第三,该矩阵可以一次计算,并在处理度降低之前存储在一个数组中。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:491520
    • 提供者:weixin_38612095
  1. 基于2DPCA和压缩感知的人脸识别方法

  2. 提出一种基于二维主成份分析(2DPCA)和压缩感知的人脸识别方法。阐述2DPCA提取特征向量的工作原理,利用压缩感知方法求解待识别图像在足够样本下的稀疏表示。由所有训练图的特征向量构成测量矩阵,将每一幅待识别图像的特征向量作为测量值,由压缩感知中求解的L1范数极小值得到待识别图像的编码信号,根据该编码信号识别人脸图像。实验结果表明,与其他组合方法相比,基于2DPCA和压缩感知的人脸识别方法得到的识别率较高。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38663169
  1. 绝对方位问题封闭形式最优估计的快速算法

  2. 提出一种快速的绝对方位问题算法,通过最小二乘法构造目标函数,对目标函数中的旋转矩阵和平移向量进行分离,利用矩阵的Fobenius范数、行列式以及伴随矩阵等构造旋转矩阵和平移向量封闭形式的最优估计。这种算法具有较高的计算精度和抗噪声性能,并且避免了目前常用算法中的奇异值分解运算,从而提高了计算速度。数学实验结果表明,在计算精度与抗噪声能力上与目前性能最优的Umeyama算法相当,同时计算速度较之有大幅提升,尤其适用于对实时性要求较高的领域。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38638312
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