以前看过很多次关于垃圾回收相关的文章，都只是看过就忘记了，没有好好的整理一下，发现写文章可以强化自己的记忆。java与C,c++有很大的不同就是java语言开发者不需要关注内存信息，不会显式的直接操作内存，而是通过jvm虚拟机来实现。java虚拟机运行的时候内存分配图如下图：jvm虚拟机栈：一个是线程独有的，每次启动一个线程，就创建一个jvm虚拟机栈，线程退出的时候就销毁。这里面主要保存线程本地变
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2024-07-25 21:55:21
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python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。一、numpy的导入和使用from numpy import *;#导入numpy的库函数
import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时，需要以np.开头。二、矩阵的创建由一维或二维数据创建矩阵from numpy import *;
a1=array([1,2,3]);
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2024-05-28 15:51:56
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分块矩阵的概念： 在矩阵的实际应用中，为了形式的更加简化我们将一个较大的矩阵的内部进行一定的划分，使之成为几个小矩阵，然后在表大矩阵的时候，矩阵的内部元素就用小矩阵代替。 进行了这一步简化，我们就要分块后的矩阵满足怎样的运算规律。 分块矩阵的运算： 分块矩阵的标量加减：很容易想到，只要大矩阵的维度相同，划分方法相同，两个分块矩阵的加减就是
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2023-06-03 13:31:08
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function P = dgraf( A )%计算图的可达矩阵%A表示图的邻接矩阵%P表示图的可达矩阵n=size(A,1);P=A;%计算矩阵Bnfor i=2:n P=P+A^i;% PendP(P~=0)=1;P;
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2023-06-03 21:00:58
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以如下矩阵乘法为例解释分块乘法可以有效利用cache。 设：如下两个的矩阵，按进行分块乘法。Cache有12行，每行可以存放4个Int。（目的是使得cache虽然不能装下整个矩阵，但是能装下3个分块矩阵，其中两个是做乘法的矩阵，第三个是结果矩阵）缓存不命中次数初始值以为例（分别是和的左上矩阵）首先是的第一行乘的第一列：先计算，这时缓存均不命中，将相应块读入缓存（标红元素表示读入缓存）：接下来直到，
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2023-11-30 14:26:54
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今天很開心把困擾幾天的問題解決了，在學習線性代數這門課程的時候。想通過程序實現里面的計算方法，比如矩陣求逆，用java代碼該如何描述呢？首先，咱們先用我們所交流語言描述一下算法思路:1.求出一個矩陣A對應的行列式在第i，j(i表示行，j表示列)位置的余子式(余子式前面乘以-1^(i+j)即得代數余子式)；2.根據代數余子式求得矩陣A行列式的值。(行列式展開法)；3.根據代數余子式和行列式的值求出伴
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2023-10-23 15:54:37
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首先PCA的算法很简单，直接从其他地方copy如下：看到这个，流程上说，就是先均值化，然后求协方差矩阵，对协方差矩阵求特征值和特征向量，按特征值从大到小排列。得出n*k的特征向量矩阵W，再计算XW。就完成了降维。如何去理解呢？一般是分为两种理解方法：1.最大方差理论，和最小平方误差理论。首先，我们首先观察协方差的表示。样本方差：样本X和Y的协方差矩阵： 协方差求出来的是一个值，而协方差矩
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2023-12-03 13:56:57
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今日，分享点Python学习小记，利用Python实现以下目的：(1)判定是否为方阵矩阵的本质就是映射。对于一个m×n的矩阵A，y=Ax的作用是将向量从n维原始空间中的x坐标位置，映射到m维目标空间中的y坐标位置，这是正向映射的结果。如果用y去反推x的过程，被称为逆映射或逆问题。表征逆映射的矩阵为矩阵A的逆矩阵。对于“矮胖”矩阵(即m＜n)压缩空间，不存在逆映射，也即不存在逆矩阵；对于“高瘦”矩阵
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2023-08-09 21:13:56
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在NumPy中，通常使用mat（）函数或matrix（）函数创建矩阵，也可以通过矩阵的转置、逆矩阵等方法来创建矩阵。 创建矩阵程序代码：>>>import numpy as np
>>>A=np.mat("3 4;5 6")
>>>A
[[3 4][5 6]]
>>>A.T
matrix([3 ,5],[4,6]])
>
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2023-03-17 10:26:41
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# 可达性矩阵及其在Python中的应用
## 什么是可达性矩阵？
可达性矩阵是一个用于描述图的定性特征的数学工具。它通过一个方阵来表示图中各个节点之间的可达关系。在有向图中，若从节点A到节点B存在一条路径，则可达性矩阵的元素\[A, B\]的值为1，反之则为0。可达性矩阵被广泛应用于网络分析、路径计算、交通流动研究等领域。
### 可达性矩阵的例子
考虑下列有向图：
- 节点A可以到达
Java的多态性方法重载方法覆盖方法重载Java 是支持重载的语言意味着同一个类中会出现两个或者两个以上同名的方法实现(在于两个函数间比较)参数个数不同参数类型不同参数名相同但类型不同计算图形面积的方法重载例子// 计算矩形面积
public double area(float a,float b){
return a*b;
}
// 计算三角形面积，参数个数不同，实现了方法 a
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2023-12-24 08:45:08
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1、引言求解线性方程组在许多领域中都有重要应用，写成矩阵的形式：
。
求解
可以写成：
，这里需要求解矩阵
的逆。《线性代数》中给出的方法主要有两类：
1、设置增广矩阵，利用高斯消元法，通过初等行列变换可以求
但这种方法不利于使用计算机计算。2、利用矩阵对角化求
1.待定系数法矩阵A=1, 2-1,-3假设所求的逆矩阵为a,bc,d则 从而可以得出方程组a + 2c = 1b + 2d = 0-a - 3c = 0-b - 3d = 1解得a=3; b=2; c= -1; d= -12.伴随矩阵求逆矩阵伴随矩阵是矩阵元素所对应的代数余子式，所构成的矩阵，转置后得到的新矩阵。我们先求出伴随矩阵A*=-3, -21 , 1接下来，求出矩阵
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2023-06-03 21:02:45
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【模板】矩阵求逆Luogu P4783题目描述求一个 \(N\times N\) 的矩阵的逆矩阵。答案对 \({10}^9+7\)输入格式第一行有一个整数 \(N\)，代表矩阵的大小；接下来 \(N\) 行，每行 \(N\) 个整数，其中第 \(i\) 行第 \(j\) 列的数代表矩阵中的元素 \(a_{i j}\)。输出格式若矩阵可逆，则输出 \(N\) 行，每行 \(N\) 个整数，其中第 \
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2023-07-31 22:35:22
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import numpy
A = numpy.array([[-1, 3, 2],
[-5, 7, -2],
[-3, 0, 1]])
B = numpy.array([
[8, 2, -1],
[6, 4, 0],
[-2, 3, 5]])
a = numpy.linalg.inv(A)
b = n
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2023-06-02 23:09:51
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# Java 求矩阵行数
矩阵是数学和计算机科学中的基本数据结构之一。在Java中，矩阵通常表示为一个二维数组。许多实际问题都涉及对矩阵的操作，例如寻找行数、列数、转置，以及矩阵运算等。那么，如何在Java中求一个矩阵的行数呢？本文将详细探讨这一问题，并提供相关代码示例。
## 什么是矩阵？
矩阵是一个按照矩形排列的数字（或其他对象）集合，通常用大写字母表示。一个矩阵由若干行和若干列构成，行
原创
2024-08-31 03:46:43
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# Java求矩阵连通性
## 介绍
在计算机科学中，图是一种非常重要的数据结构，用于表示物体之间的关系。在图中，节点表示物体，边表示节点之间的连接关系。
在某些应用中，我们需要判断一个图中的节点是否连通，即是否存在一条路径可以从一个节点到达另一个节点。本文将介绍如何利用Java编程语言来判断一个矩阵的连通性，并提供相应的代码示例。
## 矩阵连通性
矩阵是一个二维数组，其中每个元素可以
原创
2023-12-10 05:23:50
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LU分解LU分解是矩阵分解的一种，将一个矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积，有时需要再乘上一个置换矩阵。 LU分解可以被视为高斯消元法的矩阵形式。在数值计算上，LU分解经常被用来解线性方程组、且在求逆矩阵和计算行列式中都是一个关键的步骤。一、定义对于方阵 ， 的LU分解是将它分解成一个下三角矩阵 L 与上三角矩阵 U 的乘积，也就是 。 举例来说一个的矩阵 ，其 LU 分解会写成下面
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2023-12-28 04:50:07
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# 用R语言求矩阵取余
在数据科学和数学计算中，矩阵运算是一个重要的环节。R语言为矩阵运算提供了丰富的支持。在本文中，我们将详细讨论如何使用R语言对矩阵进行取余运算。对于刚入行的小白来说，掌握这一技术至关重要。接下来，我们将通过一个系统的流程来讲解这一主题。
## 流程概述
在进行矩阵取余之前，首先要了解需要执行的步骤。下面是一个简单的流程图和步骤表，帮助你理解整个过程。
### 流程图
黑塞矩阵(Hessian Matrix)，是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率。黑塞矩阵常用于牛顿法解决优化问题，利用黑塞矩阵可判定多元函数的极值问题。在工程实际问题的优化设计中，所列的目标函数往往很复杂，为了使问题简化，常常将目标函数在某点邻域展开成泰勒多项式来逼近原函数，此时函数在某点泰勒展开式的矩阵形式中会涉及到黑塞矩阵。Hessian Matrix，它有着广泛的应用，
