PCA（主成分分析）本质上就是POD，只是我最近翻的热工学论文大部分都用的POD这个名字，而数据分析（或机器学习）方面似乎用PCA这个名字多一些，所以还是以这个名字做了。 本来大部分内容早就完成了，但是一直苦于对降维后的数据处理问题不甚了解，所以翻了很久的资料。因为降维后的数据与元数据并没有直接的数值上的联系，并且也没有明确的物理意义，因此这里的
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2023-10-18 18:27:57
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在工程和科学计算中，常常需要处理高维数据，而本征正交分解（POD, Proper Orthogonal Decomposition）是一种有效的技术。它能够将高维数据转换为低维表示，从而捕捉数据中的主要特征。本文将详细介绍如何在Python中实现本征正交分解，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论和总结与展望。
在数据分析和建模中，POD的应用广泛，帮助简化数据和加速计算过程。接下
# 本征正交分解（POD）在Python中的实现指南
在科学计算、流体力学等领域中，主成分或本征正交分解（POD）是一种用于数据降维的强大工具。通过将高维数据投影到低维空间，我们可以捕捉到数据的主要特征。下面我将为您提供一个简单的步骤和代码示例，以帮助您理解如何在Python中实现POD。
## 流程概述
以下是实现POD的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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连续谱本征函数的"归一化"1 连续谱本征函数是不能归一化的在量子力学中，坐标和动量的取值是连续变化的；角动量的取值是离散的；而能量的取值则视边界条件而定。例如：一维粒子的动量本征值为p的本征函数（平面波）为p可以取(-∞，+∞)中连续变化的一切实数值。不难看出，只要\(C\ne 0\),则在本例中，\(\psi_p\)是不能归一化的连续谱的本征函数是不能归一化的。当然，任何真实的波函数都不会是严格
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2023-12-07 17:31:47
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关于“本征正交分解”的Python代码
在计算机科学与数学中，本征正交分解（Eigenspace Decomposition）是分析和处理数据的一个重要工具。它不仅在图像处理、信号处理等领域应用广泛，还可以用于机器学习模型的降维。今天我们就来聊聊如何在Python中实现本征正交分解，并以此为基础开发相关的应用。
## 环境准备
在开始我们的旅程之前，确保你的开发环境已经准备就绪。通常我们需要
# Python 的本征正交分解（Eigendecomposition）入门指南
在机器学习和数据分析领域，本征正交分解（Eigendecomposition）是一个重要的概念。它可以帮助我们理解数据的结构，降维，以及主成分分析。本文将带你了解如何在 Python 中实现本征正交分解的基本流程。
## 步骤概览
下面是实现本征正交分解的主要步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-10-06 04:01:34
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在本系列文章的第一篇中，我们提到任何信号都可以被分解为三角函数，是因为三角函数的正交性，因此在三角函数构建的坐标系中可以绘制任何图形。现在我们就来证明一下三角函数的正交性，以完善我们整个推导过程。教材上的三角函数系长这样：{1, sinx, cosx, sin2x, cos2x, sin3x, cos3x…}看了很疑惑，因为这是个阉割版，三角函数系完整版是这样的：{sin0x, cos0x, si
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2023-11-28 10:10:45
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-11-24 16:28:07
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定义 本质矩阵是归一化图像坐标下的基本矩阵的特殊形式E=t^R 性质一个 3X3 矩阵是本质矩阵的充要条件是它的奇异值中有两个相等而第三个是 0证明： 正交矩阵$W=\begin{bmatrix}1&-1&0\\1&0&0\\0&0&1\end{bmatrix}$ 反对称矩阵$Z=\begin{
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2024-01-18 16:47:12
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8.2 Python图像处理之图像典型分割-主动轮廓 文章目录8.2 Python图像处理之图像典型分割-主动轮廓1 算法原理2 代码3 效果 1 算法原理主动轮廓模型，将图像分割问题转换为求解能量泛函最小值问题,主要原理通过构造能量泛函，在能量函数最小值驱动下，轮廓曲线逐渐向待检测物体的边缘逼近，最终分割出目标。由于主动轮廓模型利用曲线演化定位目标的边缘，因此也称为Snake模型。主动轮廓模型是
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2023-07-08 21:02:06
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# Python中的正交分解：深入理解与应用
在数值算法与线性代数中，正交分解是一种重要的技术，它将复杂的向量空间分解为更简单的部分。通过这种分解，我们可以方便地解决许多实际问题，比如最小二乘法、数据降维等。在Python中，我们可以利用`NumPy`库来实现正交分解。
## 正交分解的基本概念
正交分解主要是将一个向量分解为多个正交分量的和。对于给定的向量空间，可以找到一组基向量，使得每个
0.导言我们都知道，气候研究的时间跨度一般都较长，基本都在30年以上，这就意味着对应的数据集十分庞大，既不能简单地对数据进行描述，也无法轻易地从数据中提取特征。那么面对如此庞大的数据集，我们如何才能从中提取出最能描述它的主要特征呢?在这种场景下，EOF分解就显示出它的强大优势了。它可以把随着时间变化的气象要素场，分解为 空间函数部分 和 时间函数部分，从而便于我们开展分析和研究，让我们能够从庞大的
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2024-07-02 19:50:11
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正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法，它是利用正交表来对试验进行设计，通过少数的试验替代全面试验，根据正交表的正交性从全面试验中挑选适量的、有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，整齐可比”的特点。下面介绍使用Python实现了正交表自动设计测试用例的完整流程。
1.简介正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法，它是利用正交表来对
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2023-06-30 22:01:07
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正交分解与完全正交分解关于正交分解的三种理解完全正交分解完全正交分解的数学本质我们为什么要使用完全正交分解 关于正交分解的三种理解正交分解的理解方法有两种，正着理解指的是施密特正交化方法，反着理解则是吉文斯变换（givens）和豪斯霍尔德（householder）变换，即一个正交矩阵乘以一个矩阵会发生什么。这三种变换这篇博文讲的很好，我在这里不再赘述，只对后两种变换做一个直观的阐述。正交变换左乘
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2023-09-05 21:05:36
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目录1. 什么是正则化？2. 正则化如何减少过拟合？3. 深度学习中的各种正则化技术：L2和L1正则化Dropout数据增强(Data augmentation)提前停止(Early stopping)4. 案例：在MNIST数据集上使用Keras的案例研究1. 什么是正则化?在深入该主题之前，先来看看这几幅图：之前见过这幅图吗？从左到右看，我们的模型从训练集的噪音数据中学习了过多的细节，最终导致
正交分解的几条必要的基础：正交分解以及正交投影的定义：正交分解的性质：下面一条性质运用到了商高定理来证明：这两条性质比较好理解，其他恶心的性质就不列出来了。——————————————————————————————————————————————————
原创
2021-08-20 11:20:15
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正交分解的几条必要的基础：正交分解以及正交投影的定义：正交分解的性质：下面一条性质运用到了商高定理来证明：这两条性质比较好理解，其他恶心的性质就不列出来了。————————————————————————————————————————————————————希
原创
2022-04-14 14:31:38
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## Python矩阵正交分解的实现步骤
为了帮助你了解如何实现Python矩阵正交分解，我将为你提供一份详细的教程。首先，我们需要了解整个过程的流程，然后逐步说明每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码。
### 流程图
下面是整个流程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B[计算特征值和特征向量]
B --> C[选择主成分]
原创
2023-09-22 00:09:15
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团队信息本页点评团队1-22，其他组见：NABCD点评团队项目里一下子要做的几个都是比较抽象的东西：协作与分工立项（NABCD大法。。）功能设计用例图、类图、时序图等测试计划前两次作业分别是PSP和结对编程，上述几个内容都没有得到充分的有效训练，导致同学们做这几个环节整体流于形式。不能抓住重点。简单确定团队成员之后，不应该直接就分工了。一般来说立项是第一位的，如果不能确定软件要不要做，要做什么，分
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2024-05-25 17:10:39
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一：pvid与native vlan分别属于华为和思科交换里面的概念，虽然说法不同，但是本质都是缺省vlan缺省vlan默认为1，各个端口都有一个缺省的vlan，该值支持修改。2.作用概念，pvid存在于trunk中，且，主要作用是为了解决无法打vlan标签的设备与能打vlan标签的设备进行通信而存在。其次：设备管理通信作用。trunk是可以放通其他vlan标签通过的且，trunk是可以不配置pv
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2024-03-11 16:26:59
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