LU分解概念：假定我们能把矩阵A写成下列两个矩阵相乘的形式：A=LU，其中L为下三角矩阵，U为上三角矩阵。这样我们可以把线性方程组Ax= b写成Ax= (LU)x = L(Ux) = b。令Ux = y，则原线性方程组Ax = b可首先求解向量y 使Ly = b，然后求解 Ux = y，从而达到求解线性方程组Ax= b的目的。LU分解的基本思想将系数矩阵A转变成等价的两个矩阵L和U的乘积，其中L和
学习总结文章目录学习总结一、三角分解（LU分解）1.1 高斯消元1.2 LU分解原理1.3 LU分解python代码1.4 LU分解算法二
原创
2022-08-25 10:40:13
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本文主要是针对疾病基因预测方向，非负矩阵分解的应用1. 目标函数：1. 非负矩阵分解（NMF） Y是miRNA与disease的关系， U代表了所有miRNA的特征， V代表了所有disease的特征， 将Y分解为U和V最小化这个公式，将通过已知的Y得到两个非负矩阵U和V 2. 加Graph regularization的NMF（根据manifold learning 和 sp
一、模态分解算法===============EMD算法介绍（一）模态分解相关的算法有以下几类IMF 固有模态函数\EMD经验模态分解\EEMD集合经验模态分解\CEEMD 互补集合经验\（EEMD的标准形式）CEEMDAN自适应噪声完备集合经验模态分解\VMD 变分模态分解（二）本篇主要介绍EMD算法IMF的定义：将待研究的信号分解为一个个单分量信号，每一个单分量信号只包含一种振荡模式（即单一的
VMD确定分解个数K1. VMD基础概念变模态分解（variational mode decomposition，VMD） 将一个时间序列f分解成k个具有固定中心频率ω_k的模态分量u_k (t)，并使每个模态量的频率估计带宽之和最小。对各模态分量进行Hilbert变换得到其单边频谱，通过混合一估计中心频率，将各分量的单边频谱调制到基频带，再经过对解调信号梯度的L2正则化进行高斯平滑估计，得到风功
Benders decomposition目录1.benders的分类2. 经典的benders分解2.1 经典的benders分解注意点2.2 benders分解的核心——子问题和对偶子问题的分析benders分解本质是： （1）将问题分解为松弛主问题和子问题 （2）子问题不断返回可行割和最优割，然后把这些割添加到松弛主问题中去。直到子问题提供的上界UB和主问题提供的LB相等，此时得到
( Incomplete ) Cholesky decompositionCholesky分解是一种分解矩阵的方法, 在线形代数中有重要的应用。Cholesky分解把矩阵分解为一个下三角矩阵以及它的共轭转置矩阵的乘积（那实数界来类比的话，此分解就好像求平方根）。与一般的矩阵分解求解方程的方法比较，Cholesky分解效率很高。 Cholesky是生于19世纪末的法国数学家，曾就读于巴黎综合理工学
分解（一） 输入自然数n（n<100），输出所有和的形式。不能重复。如：4=1+1+2；4=1+2+1;4=2+1+1 属于一种分解形式。样例输入：7输出：1:7=1+62:7=1+1+53:7=1+1+1+44:7=1+1+1+1+35:7=1+1+1+1+1+26:7=1+1+1+1+1+1+1
原创
2021-05-29 18:40:35
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最近在解EMMC的一个bug，发现Linux EMMC有点小复杂，先整理个文档出来吧 用的是TI 平台，仅分析MMC，不分析SD和SDIO mmc_init
[html]
view plain
copy
1. 2769 static int __init mmc_init(void)
2. 2770 {
3. 2
#coding:utf8
import numpy as np
def gram_schmidt(A):
"""Gram-schmidt正交化"""
Q=np.zeros_like(A)
cnt = 0
for a in A.T:
u = np.copy(a)
for i in range(0, cnt):
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2023-05-26 20:36:20
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1、DMDSC集群DMDSC 集群由若干数据库实例组成，这些实例间通过网络（MAL 链路）连接，通过一个特殊的软件（DMCSS，集群同步服务）的协助，共同操作一个数据库。从外部用户视角来看，他们看到的只是一个数据库。所有节点平等地使用数据文件。这份数据一般放在共享存储上，每个服务器通过光纤连接到共享存储上。2、DMASM（DM Auto Storage Manager）DM Auto Storag
分解 是指将字节或字符序列分割为像单词这样的逻辑块的过程。Java 提供StreamTokenizer 类, 像下面这样操作: import java.io.*; public class token1 { public static void main(String args[]) { if (a
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2018-08-06 23:42:00
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现实里面的road network是存在着width比较小的tree decompo
原创
2021-08-16 09:34:07
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简介 Cholesky分解是一种分解矩阵的方法, 在线形代数中有重要的应用。Cholesky分解把矩阵分解为一个下三角矩阵以及它的共轭转置矩阵的乘积（那实数界来类比的话，此分解就好像求平方根）。与一般的矩阵分解求解方程的方法比较，Cholesky分解效率很高。 Cholesky是生于19世纪末的法国数学家，曾就读于巴黎综合理工学院。Cholesky分解是他在学术界最重要的贡献。
Benders/DW分解算法常常用于具有分块结构的大规模线性规划问题中。 因为在求解矩阵中，一个约束条件对应一行，因此添加约束条件的方法自然叫做行生成算法（Benders分解）。相对应的，添加变量的方法就叫做列生成算法（DW分解）。1. Benders分解1.1 问题描述Benders分解算法，常常用于有一部分约束条件有明显的”对角线分块“结构，可以拆下来求解的情形:Benders求解的基本思路是
较为容易理解的MUSIC算法DOA估计MUSIC算法原理信道模型MUSIC算法估计 MUSIC算法原理首先我们要理解的是MUSIC算法，是一种估计角度的算法，也就是一种估计角度的方法，如果初次理解DOA估计，可以先跳过这种算法去理解DOA估计。( DOA) 是 指 无 线 电 波 到 达 天 线阵列的方向，在这里我们需要用一种方法估计出无线电波到达天线阵列的方向，我们使用的这种方法叫做MUSIC
前言：
在读monodepth2的代码过程中，发现了很多参数设置，由于之前并没有接触过，看不懂，于是学习了一下，记录之，方便以后复习查阅。文中若有不正确的地方，希望能够指出，十分感谢！argparse 模块简介argparse模块是 Python 内置的用于命令项选项与参数解析的模块，可以让人轻松编写用户友好的命令行接口，即直接在命令行中就可以向程序中传入参数并让程序运行/帮助程序员为模型定义参数
原创
2022-11-18 21:58:04
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文章目录1 题目2 解析2.1 题意2.2 思路3 参考代码1 题目分解因数时间限制 1000 ms 内存限制 32768 KB 代码长度限制 100 KB 判断程序 S
原创
2022-05-26 01:53:08
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因素分析的基本原理
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因素分析就是将错综复杂的实测变量归结为少数几个因子的多元统计分析方法。其目的是揭示变量之间的内在关联性，简化数据维数，便于发现规律或本质。
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因素（因子）分析（Factor Analysis)的基本原理是根据相关性大小把变量分组，使得同组变量之间的相关性较高，不同组变量之间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个结构用公共因子来进行解释。
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因素分析的目的
呆瓜在论文里使用了EMD方法，对于EMD方法，呆瓜刚开始接触时是懵逼的，完全不知道用来干什么。在请教了导师和夫哥后呆瓜也进行了自学，现在呆瓜对EMD有了初步的了解，也算是在论文之路上又前进了一步。在本文最后，呆瓜对上证闭盘数据进行了EMD分解，但只是做了分解图，并未作出解读和分析。本文结构大致如下图：首先，信号处理是现代科学的一个重要研究领域，遍及通信、数据分析、模式识别、金融等几乎所有的应用领域
