무한한 적분 한계가있는 한정 분모의 수치 계산이 포함 된 수식을 사용하여 데이터에 적합하게하려고합니다. 피팅을 위해 벡터화 모델 기능이 필요한 옥타브 함수 leasqr을 사용합니다. 다음 코드는 숫자 통합을 호출 할 때 발생하는 오류를 생성합니다. 나는 오류가없는 for i = 1 : length (h)
dd (i) = gauss_disp (h (i),
왜이 오류가 나에게 표시되는지 알 수 없습니다. temp1을 다른 이름으로 변경하려고 시도했지만 동일합니다. >> for i = [1:10000]
temp0 = theta0 - ((a/m)*((X(i,1)*theta0 + X(i,2)*theta1) - Y(i))*X(i,1)
temp1 = theta1 - ((a/m)*((X(i,1)*theta0 + X(
두 행렬 A 및 B이 다음과 같이 열 벡터로 구성되어 있다고 가정합니다. A = [a_1,a_2,...,a_N];
B = [b_1,b_2,...,b_N];
B. 여기에서 대응하는 컬럼에있는 모든 A 열의 외측 곱의 합 계산을 벡터화 할 수있는 방법이된다 내 비 벡터화 솔루션이다. S = zeros(size(A,1), size(B,1));
for n=
내 코드는 다음과 같습니다. h 및 Y은 47x1 벡터입니다. s = h-Y;
sum = sum(s);
나는이 오류가 무엇입니까 : error: sum(6057.48): subscripts must be either integers 1 to (2^31)-1 or logicals 누군가가 이유를 설명하시기 바랍니다 수 있습니까? 당신은 또한 내장 함수
저는 Laplace 변환을 사용하여 불균일 한 1 차 선형 IVP를 해결하는 MATLAB 스크립트를 가지고 있습니다. (이 예를 들어, 스크립트는 IVP , 를 해결하기 위해 설정되어 있습니다.) syms x(t) s X;
a0 = -3;
x0 = 4;
rhs = t^2;
lhs = diff(x,t) + a0*x;
ode = lhs - rhs
필자는 반복 계산으로 얻은 스칼라 함수를 가지고 있습니다. 행렬을 기준으로 값의 방향 미분을 구별하고 싶습니다. 이 경우 유한 차분 근사법을 어떻게 사용해야합니까? 이 경우 diff 또는 gradient이 도움이됩니까? 숫자 파생어 만 필요합니다. I가 일하는 것이 전형적인 코드는 다음과 같습니다 n=4;
for i=1:n
for x(i)=-2:
파란색과 회색 점이있는 이미지로 작업하고 있습니다. 결국이 장면이있는 데이터 세트의 모든 이미지를 인식하려고합니다. 나는 이것을 위해 SIFT를 사용하고있다. 나는 다음과 같은 키포인트를 매핑하려고 시도했다 : 생성 된 키포인트는 나에 따라 관심있는 지점에 없다. 내가 뭐 잘못하고 있니? im1 = im2single(im1) ;
im1g = rgb2gra
그래서 나는이 문제를 꽤 오랫동안 해왔습니다. 내가 원했던 것은 Octave에서이 쿼리를 실행하는 것이었다. curl -X POST --data-binary @- --dump - --user "root:" http://localhost:8529/_db/test/_api/cursor <<EOF
{
"query" : "FOR x IN collection R
C++에서 옥타브 함수를 실행하려면 - here을 찾았습니다. 함수 파일이 C++ 코드가 실행되는 디렉토리와 같은 디렉토리에있는 경우에 작동합니다. 내가 사용하려는 각 개별 기능을로드해야한다는,이 의미 octave_function *fun = load_fcn_from_file("/Path/exampleOctaveFunction.m"); : 함수 파일이 다른