我看到了thisquestion,并弹出这个想法。有没有一种在PHP中执行此操作的有效方法？编辑有演示最好吗？ 最佳答案 你可以使用pear包Math_Matrix为此。 关于矩阵的PHP逆，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1811250/
我想求向量之间的夹角v1=[-1,-2]和v2=[90,-5]heresolutiongivenhowtocalculateangle(mathematics)在php代码中需要计算两个向量[-1,-2]和[90,-5]之间的角度。需要php代码。谢谢 最佳答案 您可以使用php中的atan2($y,$x)函数来执行此操作。以弧度为单位找到角度。 关于php-如何在php中计算两个向量代码之间的角度，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht
首先，我是支持vector机的初学者，所以如果我以错误的方式解决这个问题，我深表歉意。我正在尝试从头开始实现一个非常简单的SVM，它使用身份核函数将线性可分数据分类为两个类之一。作为我将使用的数据类型的示例，请考虑下面在thisdocument中看到的图表。:使用点(1,0)、(3,1)和(3,-1)作为支持vector，我们知道以下关于计算决策平面是正确的(来自同一文档的屏幕截图):当稍微调整和重新排列时，我们分别得到-3.5、0.75和0.75的拉格朗日乘数。我理解这个代数在纸面上是如何工作的，但是我不确定在实现时的最佳方法。所以我的问题如下:SVM的LagrangeMultipl
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我对Eigen的QR分解感到困惑。我的理解是矩阵Q隐式存储为一系列Householder变换，矩阵R存储为上三角矩阵，R的对角线包含A的特征值(至少到阶段为止，这是我所关心的)。但是，我编写了以下程序来计算矩阵的特征值A通过两种不同的方法，一种使用Eigen::EigenSolver,另一个使用QR.我知道我的QR方法返回错误结果，EigenSolver方法返回正确的结果。我在这里误解了什么？#include#include#includeintmain(){usingReal=longdouble;longn=2;Eigen::MatrixA(n,n);for(longi=0;iei
在SparseSuiteQR，我能找到的所有示例都使用标准输入或读取的文件来创建稀疏矩阵。有人可以提供一个简单的示例来说明如何直接在C++中创建一个吗？更好的是，在CHOLMOD文档中，提到了matlab中可用的sparse2函数，其行为与稀疏函数相同。这可以用在C++中吗？ 最佳答案 我假设您尝试求解一个线性系统，请参阅TimDavies的CSparse包，或提升矩阵库，它们也具有数字绑定(bind)，它接口(interface)umfpack和一些lapack函数AFAIK... 关
如果我有n个长度为m的vector并想连接它们以创建一个mxn矩阵，在C++中使用BoostuBLAS执行此操作的最有效方法是什么？显然，我可以循环遍历它们并为每个矩阵元素分配相应的vector值，但我觉得有一种我不知道的更好的方法来做到这一点。 最佳答案 与其按元素迭代整个vector列表，不如尝试将每个vector直接分配到相应的matrixcolumn中。.templateBOOST_UBLAS_INLINEmatrix_column&operator=(constvector_expression&ae)你必须在某个时候复制
我有一个系统Ax=b，其中B是一个常数，但A在每次迭代中不断变化。随着A的变化，我再次使用UMFPACK5来求解这个线性系统。我可以通过两种方式执行上述操作:一开始仅计算矩阵A的符号和数值因式分解，并在每次迭代中使用这个数值对象求解Ax=b(当然在稀疏矩阵表示中，Ax随着A的变化而变化.Ap和Ai保持不变)。INEACH迭代计算矩阵A的符号和数值因式分解(即随着A的变化一个新的数值对象)并使用这个新的数值对象求解Ax=b。以上哪种方式是正确的？对于上述两个过程，我得到完全不同的答案(正如预期的那样)。任何帮助或评论表示赞赏。谢谢。 最佳答案
我正在寻找一个C++固定大小矩阵库，它将以与boost::numeric::ublas相同的方式实现vector和矩阵的最常见操作，但要使用在CUDA内核(因此固定大小仅使用本地内存而不使用全局内存访问)。我找到了几个基于主机的矩阵库:boost::numeric::ublas、Eigen、blitz，但它们没有我可以在我的内核上使用CUDA的固定大小矩阵。Eigen有Matrix3f和相应的东西，这是我正在寻找的，但它不能用nvcc编译(虽然似乎有一些朝着这个方向取得进展，请参阅here)。编辑:我在Linux上做所有这些事情，因此希望可能有一些跨平台的东西......
我正在进行一项研究，涉及4维相空间中具有复数系数的线性微分方程。为了能够检查关于解的根的一些假设，我需要能够以任意精度在数值上求解这些方程。我曾经使用mpmathPython模块，但它运行缓慢，所以我更喜欢用C/C++重写我的程序以获得最大性能。所以我有一个问题:是否存在同时支持任意精度算术和复数的C/C++线性代数库？我需要一些基本功能，如点积等。(其实我也需要矩阵指数，但如果有需要我可以自己实现)。我尝试使用Eigen与MPFRC++,但由于它不支持复数这一事实而失败(并且像complex这样的构造不起作用，因为它假定基本类型是标准float)。 最佳答
