我正在从事一个项目，我基本上在20-100个点的集合上执行PCA数百万次。目前，我们正在使用一些遗留代码，这些代码使用GNU的GSL线性代数包在协方差矩阵上执行SVD。这有效，但速度很慢。我想知道是否有任何简单的方法可以对3x3对称矩阵进行特征分解，这样我就可以将其放在GPU上并让它并行运行。由于矩阵本身很小，我不确定使用哪种算法，因为它们似乎是为大型矩阵或数据集设计的。也可以选择对数据集进行直接SVD，但我不确定什么是最佳选择。我不得不承认，我在线性代数方面并不出色，尤其是在考虑算法优势时。任何帮助将不胜感激。(我现在在用C++工作) 最佳答案
[conv.qual]/1中的示例表示constint**类型有两个cv分解。Acv-decompositionofatypeTisasequenceofcv_iandP_isuchthatTis“cv_0P_0cv_1P_1⋯cv_{n−1}P_{n−1}cv_nU”forn≥0,whereeachcv_iisasetofcv-qualifiers([basic.type.qualifier]),andeachP_iis“pointerto”([dcl.ptr]),“pointertomemberofclassCioftype”([dcl.mptr]),“arrayofN_i”,or
我正在尝试用C++计算矩阵的Cholesky因子(对于给定的矩阵P找到L，使得LL^T=P)。我的目标不是解决线性系统P*x=b，因为这种矩阵分解经常用于，而是实际获得矩阵L。(我正在尝试计算“西格玛点”，就像在无味变换中所做的那样.)图书馆Eigen应该计算Cholesky分解，但我无法弄清楚如何让它给我矩阵L中的值。当我尝试以下代码行时Eigen::MatrixXdP(3,3);P编译错误error:‘Eigen::internal::LLT_Traits,1>::MatrixL’hasnomembernamed‘col’documentation表示LLT.matrixL()返回
我正在为旧博文中的第一个问题寻找StackOverflow风格的不错答案C++CodeSize，我将在下面重复:I’dreallylikesometool(ideally,g++based)thatshowsmewhatpartsofcompiled/linkedcodearegeneratedfromwhatpartsofC++sourcecode.Forinstance,toseewhetheraparticulartemplateisbeinginstantiatedforhundredsofdifferenttypes(fixableviaatemplatespecializa
在做我的项目时，我需要使用mysql找到整数的质因数分解，我认为这是除了执行所有递归操作之外的有效查询方式。而我想实现的是找到组成整数的质数。示例:102，阶乘数为:17、3、2谢谢。 最佳答案 信封背面策略(仍然需要步骤2的编程循环)创建具有单个int列(主键)的表“primes”运行这个循环:for$x=2to$n{execute("insertintoprimes(id)select$xwherenotexists(select*fromprimesaspwherep.id0)")}使用上面的子查询列出特定$x的结果此解决方案
问题:我们有一张很大的table，而且还在增长。它的大部分条目(比如80%)是很少查询的历史数据(“DATE”字段在当前日期之后)，而其中的一小部分(比如20%)是当前数据(“DATE”字段在当前日期之后)，大多数查询搜索这些当前条目。考虑两种可能的场景，哪一种会更好(考虑整体实现难度和性能，...)将大表分成两个表:历史数据和当前数据。并且我每天将过期日期的记录从当前表移至历史表。在一个表中保存记录(DATA字段定义为INDEXED)。场景A表示实现和维护工作更加繁琐，并且每天在表之间移动日期时重载，而场景B表示搜索大型数据库(尽管已编入索引)。它会带来内存问题吗？推荐哪个场景？还有
1.来源矩阵分解算法（MF）是为了解决协同过滤算法（CF）在以下两点上的不足而提出的。CF处理稀疏矩阵的能力弱。CF中相似度矩阵的维护难度大。e.g.user矩阵为mm，item矩阵为nn，当m与n很大时，维护起来难度大2.解决张三，李四，王五分别对音乐A，B，C进行了打分，其中标红的为应用MF预测的分数，根据线代知识我们可以知道，只要知道了图1矩阵A和图2矩阵B两个矩阵，便可以得到图3矩阵C矩阵。因此，MF的目的便是学习得到前两个矩阵。在矩阵A、B、C中，小清新等叫做隐向量，给每个用户每首音乐打上标签。下面针对稀疏矩阵来看MF在实际的应用场景中，我们不可能知道每个用户对每首音乐的偏好与打分情
我知道这个问题有一个较早的答案here，虽然它似乎没有回答我的问题。如果在UDP中，两个具有不同IP和不同端口的人将数据发送到同一个套接字上的同一台服务器(相同的IP)(因为在UDP中每个应用程序只有一个套接字-如果我错了请纠正我)，服务器如何识别哪个人是谁？如果两个人使用(运气与否)与源端口相同的端口但源IP不同，它会改变什么吗？ 最佳答案 服务器可以从同一个端口上的两个不同的IP/端口对(IP可以相同，端口可以相同，或者两者可以不同)接收UDP数据报。recvfrom()函数除了返回数据外，还返回数据报的源IP/端口。正如您提到
假设你有这个元组lettuple=(1,2,3,4)你可以通过这样做来“分解”它let(a,b,c,d)=tuple然后根据需要使用各个变量a、b、c、d。您可以将占位符_用于您不需要的元组中的值。let(a,b,_,_)=tuple因此，您将忽略除前两个值之外的所有值。如果元组有很多元素怎么办？例如，MIDIPacket有一个包含128个值的data元组。大多数MIDI消息只有少量数据；通常只有3个。如果只分解这3个而忽略其余的就好了。像这样:let(status,note,velocity,_)=packet.dataswift不同意。每个值都需要一个_。除非我遗漏了通配符语法。我
帮助到你了就点个赞吧！PoweredBy Longer-站在巨人的肩膀上对矩阵A进行SVD分解的公式：。其中A可以不是方阵，是左奇异矩阵，是右奇异矩阵。其中V是的特征向量（注意公式中V有个转置操作），U是的特征向量。是对角阵，对角元素是U、V的共同特征值，例如有三个特征值时：。举个简单的例子，对矩阵A进行SVD分解：从而得到的特征值和特征向量()，右奇异矩阵，：同时得到的特征值和特征向量()，左奇异矩阵：因此奇异值：所以对角阵至此左奇异矩阵 ，右奇异矩阵和对角阵都凑齐了，即为： 另外：生成多元具有相关性的随机变量时，也可以使用SVD分解法，详见：多元相关随机变量的生成。帮助到你了就点个赞吧！P
