잡음, PSD (power spectral denisty) 및 통계적 차이에 대해 자세히 알아 내려고합니다. 이 점에 관해서는 백색 잡음의 파워 스펙트럼 밀도를 계산하려고 시도하지만, 매우 홀수의 대칭을 얻을 때 그렇습니다. 내 스펙트럼은 분명히 부정확 한 중심 주파수 값을 중심으로 대칭으로 보인다. 저는 자기 상관과 파워 스펙트럼 밀도를 사용하는 것에 익
나는이 2 바이트를 부여 인터뷰에서 묻는 질문, 그들이 public boolean isSym(Byte firstByte, Byte secondByte);
01101000 및 00010110가 그러나 01100000 및 11000000가 아닌, 대칭 대칭 경우에 true를 돌려 들었 . 은 Java로 코드를 작성해야합니다. 아이디어를 얻는 가장 좋은 방법
대칭 행렬 (예 : M <- matrix(1:4, ncol = 2))을 가지고 있고 대각선을 벗어난 요소를 0으로 설정하고 싶습니다. diag(diag(M), ncol = ncol(M))보다 똑똑한 방법이 있습니까? 참고 : diag이 diag(M, ncol = ncol(M))의 usssage를 지원하지 않으며 더 나은 또는 더 나쁜 경우
대칭 행렬 (1877 x 1877)을 가지고 있는데 여기에 matrix file입니다. 0-1 사이의 값을 표준화하려고합니다. 이 방법을 적용한 후에는 매트릭스가 더 이상 대칭이 아닙니다. 어떤 도움을 주셔서 감사합니다. minmaxscaler가 컬럼 별을 작업 표시 this 설명을 보면 print((dist.transpose() == dist).all()
이항 관계가 있고 모든 이진 관계가 대칭이면 결과를 true로 설정하고 그렇지 않으면 false를 얻고 싶습니다. married(mary, tom).
married(sam, linda).
married(linda, sam).
spouse(X, Y) :- married(X, Y), married(Y, X).
결과이 인 경우 : 지금까지 나는 이것을
최근에 유한 요소법에 대한 코드를 작성했습니다. 내 알고리즘은 대칭 행렬을 생성하므로 각 요소에 대한 데이터를 모은 후에 결과 행렬은 대칭이어야합니다. 그러나 요소 위로 루프를 실행 한 결과 전역 행렬은 대칭이 아닙니다. 기본 코드 구조는 다음과 같습니다. A=zeros(dof,dof)
for (each element)
loc_A = v'*(d
대칭 행렬을 만들기 위해 반복을 줄임으로써 시간과 메모리 사용을 줄이고 싶습니다. (이전에는이 행을 사용했지만 메모리는 더 많이 소비했습니다) 즉 sol[i, j]은 다음과 같습니다. sol[j, i]. 지금까지 내 코드 : # Prepare input
subss <- list(a = c(1, 2, 4), b = c(1, 2, 3), c = c(4,
나는 7 개의 대각선을 가진 pxp 대칭 띠 헤센 모체 H를 뒤집을 필요가있다. p는 매우 높을 수 있습니다 (= 1000 또는 10000). H^{- 1}은 줄무늬로 간주 될 수 있으므로 전체 역행렬을 계산할 필요는 없습니다. 근사치입니다. (예를 들어 11 또는 13 개의 대각선이 있다고 가정 할 수 있습니다.) 병렬 처리를 의미하지는 않는 방법을 찾고