Neanderthal

问题 你需要执行矩阵和线性代数运算，比如矩阵乘法、寻找行列式、求解线性方程组等等。 解决方案 NumPy 库有一个矩阵对象可以用来解决这个问题。 矩阵类似于3.9小节中数组对象，但是遵循线性代数的计算规则。下面的一个例子展示了矩阵的一些基本特性： >>> import numpy as np >>> m = np.matrix([[1,-2,3],[0,4,5],[7,8,-9]]) >>> m

线性代数可以对一组线性方程进行简洁地表示和运算。例如，对于这个方程组: $$4x_1 - 5x_2= -13$$ $$-2x_1 + 3x_2 = 9$$ 这里有两个方程和两个变量，如果你学过高中代数的话，你肯定知道，可以为x1 和x2找到一组唯一的解 (除非方程可以进一步简化，例如，如果第二个方程只是第一个方程的倍数形式。但是显然上面的例子不可简化，是有唯一解的)。在矩阵表达中，我们可以简洁的写

我有一个矩阵。只有唯一的颜色以不同的权重重复它们自己。从它们中，我得选择一半，另一半必须用从第一个中最接近的元素替换。 我想到了在图像中循环，并搜索最近的颜色为当前的一个。找到后，我把一个换成另一个。 但我有3个循环、、。前两个I循环通过RGB矩阵，第三个用于循环到包含最终颜色的矩阵。这需要一些时间来计算。 可以做些什么来加快它的速度？ 循环如下所示： 表示选择为最终颜色的半色。 我可以考虑一些小

如上所述，我需要用Python找到矩阵的基-2-对数。当然，我知道公式$log_a(x)=ln(x)/ln(a)$，其中ln是自然对数，但据我所知，这只适用于标量参数x（如果我错了请纠正我）。至少我还没有看到任何论据，为什么这也适用于矩阵。 那么，有人知道是否存在这样一个内置在matrix-log2函数吗？ 或者：由于几年前我使用过Mathematica，所以我知道了MatrixFunction[

问题内容： 我正在尝试计算Java中的逆矩阵。 我遵循伴随方法（首先计算伴随矩阵，然后转置该矩阵，最后将其乘以行列式值的倒数）。 当矩阵不太大时有效。我检查过，对于尺寸最大为12x12的矩阵，可以快速提供结果。但是，当矩阵大于12x12时，完成计算所需的时间呈指数增长。 我需要反转的矩阵是19x19，并且花费太多时间。消耗更多时间的方法是用于行列式计算的方法。 我使用的代码是： 有人知道如何更有效

在课堂上，我必须为稀疏矩阵编写自己的线性方程求解器。我可以自由地使用任何类型的数据结构为稀疏矩阵，我必须实现几个解决方案，包括共轭梯度。 谢了！

这个问题可能是封闭的，因为它听起来很模糊，但我真的问这个，因为我不知道或者我的数学背景不够。 我试图实现一个挑战，其中一部分挑战要求我计算矩阵的最小值和最大值。我对矩阵的实现及其操作没有任何问题，但是什么是矩阵的最小值和最大值？考虑到3x3矩阵是9个数中最小的数，最大的是最大的还是其他什么？

问题内容： 我想通过Tensorflow计算Jacobian矩阵。 是）我有的： 是损失函数，都是可训练的变量，并且是许多数据。 但是，如果我们增加数据数量，则需要花费大量时间来运行该功能。有任何想法吗？ 问题答案： 假设和是Tensorflow张量，并且取决于： 结果具有形状，并提供的每个元素相对于的每个元素的偏导数。