作者：裘宗燕 3.5 练习概念和理解复习下面概念：数值积分，区间分割法，舍入误差，简单重复，累积，累积变量，生成和筛选，递推，递推变量，素数（质数），因子和真因子，哥德巴赫猜想，输入循环，输入控制的循环，递归定义，递归函数，循环定义，无穷递归，循环和递归，斐波那契数列，二路递归，计时，循环不变式，计算复杂性，最大公约数，欧几里得算法（辗转相除法），河内塔问题，自递归，相互递归，程序终止性，不可判定
# Python求迹运算教程
## 1. 概述
在本教程中，我将向您展示如何使用Python编程语言进行求迹运算。求迹运算是矩阵中对角线上元素之和的操作，通常用于矩阵的特征值计算和其他线性代数运算中。
## 2. 流程概述
下面是实现Python求迹运算的流程概述：
```mermaid
gantt
title Python求迹运算流程
section 初始化
初始化矩
原创
2024-06-28 06:31:30
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快速跳转：1、矩阵变换原理Transform(旋转、位移、缩放、正交投影、透视投影)2、光栅化(反走样、傅里叶变换、卷积)3、着色计算(深度缓存、着色模型、着色频率)4、纹理映射(重心坐标插值、透视投影矫正、双线性插值MipMap、环境光遮蔽AO)5、几何(距离函数SDF、点云、贝塞尔曲线、曲面细分、曲面简化)6、阴影映射(Shadow Mapping)7、光线追踪原理(线面求交、预处理光追加速)
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2024-10-07 09:09:42
312阅读
59 中国设备工程Engineering hinaCPlant 中国设备工程 2017.04(下) 1 SAR 图像舰船尾迹检测的意义 为了保卫海域及岛屿的主权，监测是否有其他国家的舰船侵入我国海域进行军事活动是十分重要以及必要的。 雷 达(Radio Detecting and Ranging, RADAR)是一种基本的无线电探测装置。它可实现对目标的探测和定位，在军事领域起着十分重要的作用。
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2024-08-27 14:55:55
192阅读
x=torch.rand(3,3)
print(x)
print(x.trace())#求矩阵的迹（对角线元素之和）；
print(x.diag())#对角线元素之和；
print(x.inverse())#求矩阵的逆；
print(x.triu())#求矩阵的上三角
print(x.tril())#求矩阵的下三角；
print(x.t())#矩阵的转置；
y=torch.rand(3,1)
pr
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2023-06-02 22:55:08
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无迹卡尔曼滤波不同于扩展卡尔曼滤波，它是概率密度分布的近似，由于没有将高阶项忽略，所以在求解非线性时精度较高。UT变换的核心思想：近似一种概率分布比近似任意一个非线性函数或非线性变换要容易。原理：假设n维随机向量x:N(x均值，Px)，x通过非线性函数y=f(x)变换后得到n维的随机变量y。通过UT变换可以比较高的精度和较低的计算复杂度求得y的均值和方差Px。UT的具体过程如下：（1）计算2n+1
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2023-07-25 14:31:09
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无向卡尔曼滤波器（UKF）UKF依然没有脱离KF的框架。只不过对下一时刻状态的预测方法变成了sigma点集的扩充与非线性映射。 这样做有两个优点： 1、避免了复杂非线性函数雅可比矩阵的复杂运算； 2、保证了非线性系统的普遍适应性。 此外，由于高斯分布sigma点集的扩展，使高斯分布的噪声得到抑制。 预测过程：更新过程： 图源： KF优点：计算简单 KF缺点：高斯线性模型约束 EKF优点：可以近似非
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、Autograd是什么？二、Autograd的使用方法1.在tensor中指定2.重要属性三、Autograd的进阶知识1、动态计算图2、梯度累加总结 前言今天我们一起来谈一下pytorch的一个重要特性----自动求导机制Autograd。一、Autograd是什么？Autograd自动求导机制，是pytorch中针对神经网络反向求导与梯度更新所开发的便
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2023-11-24 12:01:33
65阅读
1、EKF算法存在的问题 上一篇学习的EKF算法对非线性的系统方程或者观测方程及进行泰勒展开并保留其一阶项，由于仅保留了一阶项，将引入一些线性误差。另外当线性化假设不成立时，该方法会造成跟踪性能下降，最终可能导致跟踪发散。除此之外，通常计算系统的状态方程和观测方程的雅可比矩阵是一个很复杂的问题，这样会增加算法的复杂度。不利于实际的应用。2、无迹kalman滤波相对于扩展kalman滤波的优点
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2024-01-16 18:41:38
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重新复习了一遍Python下有关矩阵的计算内容，整合成本博客。内容包括矩阵操作（创建矩阵、矩阵加减法）、矩阵乘法、矩阵转置（求转置矩阵）、求方阵的迹、方阵的行列式计算方法、逆矩阵/伴随矩阵、解多元一次方程。因为要借助numpy库，如果之前没有安装过的同学，可以使用pip install numpy安装。（一）Python矩阵操作 1.先引入numpy，以后的教程中，我们都引用为np作为简写 2.使
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2023-06-03 19:40:46
744阅读
1、Matlab中求矩阵的秩>> a = rand(6)a = 0.8147 0.2785 0.9572 0.7922 0.6787 0.7060 0.9058 0...
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2013-10-20 16:53:00
193阅读
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matlab中的trace函数求矩阵的迹。矩阵的迹就是矩阵的主对角线上
原创
2023-03-20 10:20:38
137阅读
1.求交光线追踪主要的计算量来源于大量的求交计算。设O代表射线起点，D方向 ，P为圆上的点，C为圆心，r半径。球的方程为:(P - C)(P - C) = r * r ，直线的参数方程: p(t) = O + tD。将直线方程代入后得D2t2+2(O-C)Dt+(O-C)2-r2=0，随后利用一元二次方程求根公式，判断有无解，有两个解时，选择>0且较小的t。求交的基本原理就是将射线的参数方程
如下所示： 一、光线跟踪的基本原理（引用）光线跟踪（Ray-trace）是一种真实感地显示物体的方法，该方法由Appel在1968年提出。光线跟踪方法沿着到达视点的光线的相反方向跟踪，经过屏幕上每一象素，找出与视线所交的物体表面点 P0，并继续跟踪，找出影响P0点光强的所有的光源，从而算出P0点上精确的光照强度。如上图所示，联结观察点和屏幕上的一个象素，即形成一根
浏览次数比较多了，学到不少技能，也想分享一下自己的一点点收获。点进来的朋友们，本经验只适用于Mac 10.15.6，好吧，其他的机型是否适合仍然未知，不过一些思路和方法仍然有借鉴意义。准备： ①SPSS for Mac 26软件 上面是破jie版，如果想买正版的话应该官网可下。 ②Mac book Air 一台先按照网上的教程，小编自己找了一些SPSS 与岭回归相关的语法资料，输入进去各种问题，坑
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2024-06-13 12:16:47
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作者: FrostSigh索引：项目Value2.1:Fibonacci数列print()函数的打印说明2.2：幂级数break的练习说明2.3：乘法表嵌套循环的练习2.4：一些打印*号的例子while循环的应用练习2.5：列表列表的介绍（切片 操作）2.6：for循环for循环和range()函数2.7：continue语句continue的练习说明2.8：循环后的else语句循环后的else执
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2023-11-03 07:12:49
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对于“矩阵的迹”的计算，Python 提供了强大而灵活的工具，使我们能够轻松实现这一操作。在这篇博文中，我将详细阐述如何使用 Python 计算矩阵的迹，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展的内容。
## 背景定位
在计算机科学与数据处理领域，矩阵的迹（Trace）是指一个方阵的主对角线元素的总和。矩阵的迹在许多应用中有着重要的地位，尤其是在机器学习和量子物理中。对
卡尔曼滤波是什么卡尔曼滤波适用于估计一个动态系统的最优状态。即便是观测到的系统状态参数含有噪声，观测值不准确，卡尔曼滤波也能够完成对状态真实值的最优估计。网上大多数的教程讲到卡尔曼的数学公式推导，会让人很头疼，难以把握其中的主线和思想。所以我参考了国外一位学者的文章，讲述卡尔曼滤波的工作原理，然后编写了一个基于OpenCV的小程序给大家做一下说明。下面的这个视频请大家先直观地看看热闹吧~ 
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2024-07-09 08:48:30
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# Python中计算矩阵迹的入门指南
矩阵迹（Trace）是一个重要的数学概念，在许多应用中都发挥着重要作用。矩阵的迹是指一个方阵对角线元素的和。学习如何在Python中计算矩阵的迹是每个新开发者的重要一步。本文将详细解释如何实现这一功能，并用代码示例帮助你理解。
## 整体流程
在实现矩阵迹的过程中，我们可以按照以下几个步骤进行：
| 步骤号 | 步骤描述
# Python实现光线追迹
光线追踪是一种计算图像的渲染技术，它通过模拟光线的传播和与物体的相互作用来生成高质量的图像。相较于传统的光栅化技术，光线追踪可以生成更真实的效果，但计算复杂度也更高。本文将通过一个简单的Python示例来介绍光线追踪的基本概念和实现方法。
## 光线追踪的基本概念
光线追踪的核心思想是追踪从眼睛（相机）发出的光线，计算这些光线与场景中的物体的交点，然后根据交点的
