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非负矩阵分解 的查询结果
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人工智能/神经网络 本人编写的QR分解的神经网络算法
本人编写的QR分解的神经网络算法，该算法用QR分解神经网络的隐含层矩阵，可以作为学术上的比较和分析。适合各种benchmark问题，本人还加了自动产生分类向量和自动适应各种函数的例子
数值算法/人工智能 针对四元数矩阵正交特征矢量系求解困难的缺点, 本文提出一种获取四元数矩阵正交特征矢量集等效、便捷的方法, 其基本思路为: 首先, 构造四元数矩阵定义于复数域的导出阵, 并利用该导出阵特征矢量空间的一
针对四元数矩阵正交特征矢量系求解困难的缺点, 本文提出一种获取四元数矩阵正交特征矢量集等效、便捷的方法,
其基本思路为: 首先, 构造四元数矩阵定义于复数域的导出阵, 并利用该导出阵特征矢量空间的一种特殊的等价空间间接获取
相应特征值所对应的特征矢量. 然后, 将复数矢量转换为四元数矢量, 按如此方式获取的对应所有 ...
数学计算 //奇异值分解法求广义逆 //本函数返回值小于0表示在奇异值分解过程, //中迭代值超过了60次还未满足精度要求. //返回值大于0表示正常返回。 //a-长度为m*n的数组
//奇异值分解法求广义逆
//本函数返回值小于0表示在奇异值分解过程,
//中迭代值超过了60次还未满足精度要求.
//返回值大于0表示正常返回。
//a-长度为m*n的数组，返回时其对角线依次给出奇异值，其余元素为0
//m-矩阵的行数
//n-矩阵的列数
//aa-长度为n*m的数组，返回式存放A的广义逆
//eps-精度要求
//u-长度为m*m的数组 ...
数学计算 这是Yousef Saad编写的矩阵运算的Fortran软件包（A basic tool-kit for sparse matrix computations (Version 2),包含常见的排序
这是Yousef Saad编写的矩阵运算的Fortran软件包（A basic tool-kit for sparse matrix computations (Version 2),包含常见的排序，预处理(ILU分解等)，Krylov子空间迭代法，以及有限差分等方法得到的算例等。有不少很实用的子程序（比如稀疏矩阵相加、相乘等等，可以学习专家的设计哟！）。极力向学习大型线性方程组数值解 ...
数学计算 全主元高斯约当消去法 2.LU分解法 3.追赶法 4.五对角线性方程组解法 5.线性方程组解的迭代改善 6.范德蒙方程组解法 7.托伯利兹方程组解法 8.奇异值分解 9.线性方程组的共
全主元高斯约当消去法
2.LU分解法
3.追赶法
4.五对角线性方程组解法
5.线性方程组解的迭代改善
6.范德蒙方程组解法
7.托伯利兹方程组解法
8.奇异值分解
9.线性方程组的共轭梯度法
10.对称方程组的乔列斯基分解法
11.矩阵的QR分解
12.松弛迭代法 ...
数学计算 运用双线性QR分解法求矩阵特征值及特征向量
运用双线性QR分解法求矩阵特征值及特征向量，并含有QR分解法子程序
其他 编写具有如下函数原型的递归与非递归两种函数f
编写具有如下函数原型的递归与非递归两种函数f，负责判断数组a的前n个元素是否从大到小完全有序了，是则返回true，否则返回false。并编制主函数对它们进行调用，以验证其正确性。
bool f(int a[], int n)
提示：
（1）非递归函数中只需逐对地判断各a[i]与a[i+1]是否都已从大到小有序排列（i = 0，1，…，n-2）。
（2） ...
其他 编写具有如下函数原型的递归与非递归两种函数equ
编写具有如下函数原型的递归与非递归两种函数equ，负责判断数组a与b的前n个元素值是否按下标对应完全相同，是则返回true，否则返回false。并编制主函数对它们进行调用，以验证其正确性。
bool equ(int a[], int b[], int n)
提示：递归函数中可按如下方式来分解并处理问题，先判断最后一个元素是否相同，不同则返false；相 ...
数学计算 关于矩阵运算的各种数值算法
关于矩阵运算的各种数值算法，包括实（复）矩阵求逆，对称正定矩阵与托伯利兹矩阵的求逆，线性方程组的常用解法，矩阵的各种分解方法，特征向量与特征值的求解等等。