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在哪里可以找到与C++或C#的 (Python)类似的函数？根据ord参数的值，此函数能够返回七个不同矩阵范数中的一个，或返回无限数量的向量范数中的一个。
浏览 1修改于2012-09-27得票数 1
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我用线性代数作为我的基础。我想要做的一个非常具体的更改是，假设所有未定义的组件都是零(所有点和向量都有无限个组件；等式测试一旦检查两个组件返回“未定义”)，就允许在点和向量之间进行相等测试。
浏览 0修改于2015-08-04得票数 1
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我在我的javascript代码中做了几次重线性代数计算，结果导致了浏览器的阻塞。我想知道在web应用程序中处理大量数学计算的最佳方法是什么？
我在服务器端使用php。我的问题是，我应该在php中使用线性代数库，还是可以在我的web应用程序中使用MATLAB？还有其他建议来处理这件事吗？
浏览 3提问于2014-05-26得票数 0
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我是计算机科学专业的一年级本科生，选修了两门微积分课程，而不是另一门线性代数。我的问题与OpenCv有关，我需要先学习线性代数才能有效地使用它吗？如果是这样，它需要完整的线性代数还是只需要基础知识(所以我可以直接去图书馆)。
额外信息:我加入了一个自主机器人团队，他们让我选择3个选项，机器人视觉，导航和模拟。
浏览 3提问于2013-02-26得票数 0
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稠密线性代数的一般现实应用
用线性代数作为人与计算机之间的通用语言，可以方便地描述和有效地计算许多问题。通常情况下，尽管这些系统需要稀疏矩阵，而不是稠密矩阵的解。哪些常见的应用程序违背了这一规则？具体来说，什么是由于稠密线性代数能力不足而无法解决的问题。
浏览 14修改于2011-03-11得票数 3
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我正在尝试使用以下代码 import numpy as npfrom np.LA import matrix_power
from np.LA import multi_dot 但是我得到了以下错误： File "comp_functions.py", line 9, in <module> from np.LA import matrix_power ModuleNotFoundError: No module named 'np' 这不是由于错误的位置，因为我已经发现这个
浏览 8提问于2020-01-05得票数 1
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我开始学习线性代数，但它是非常数学的，我不知道它在编程中的实际用途。我听说它是一个非常有用的运动(动画)和图形的主题。我想，如果我能通过编程从线性代数的应用程序中学习它，我可以让我的线性代数学习过程变得更有趣。这是通过实际的方式学习，而不仅仅是纸上谈兵。因为我还在学习线性代数的基础知识，所以我在想在编程中线性代数的基本概念是在哪里使用的，是如何使用的？使用线性代数的基本知识可以做什么有趣的事情，如行梯形，逻辑单元沉积，线性组合/系统等。任何语言的教程，如Java，Actions
浏览 0提问于2011-06-19得票数 8
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我需要解这个方程式并找到t：带参数：z = 1 + t4(− 1 − 2t) + (1 + t) − 2 = 0如何对此方程的t值进行分组？
浏览 1修改于2018-01-31得票数 0
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我需要在一群pcs上开发线性代数+特征值+线性方程求解的应用程序(我有很多可用的机器)。我的语言是C++，当然我是这个话题的新手。
浏览 4修改于2013-03-19得票数 1
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我正在上一门高年级本科生的线性代数课程，我只需要帮助理解我的阅读材料，上面写着：
设S是非空集，F是任意域，F(S，F)表示从S到F的所有函数的集合，F(S，F)中的两个函数f和g称为相等的，如果对每个
浏览 21修改于2016-09-25得票数 0
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我正在使用NumPy ()处理NumPy中的矩阵乘法。由于数据集非常大，我希望尽可能减少总体运行时间--即执行尽可能少的np.dot()产品。import numpy as np
['A'
浏览 2修改于2016-10-31得票数 2
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让我直截了当地描述一下我正在尝试用python解决的简单数学问题：[s11]*{u}+[s12]*{v} = {fx}其中u和v-是未知向量在x和y方向上的nx1分量。即，总向量将是g= sqrt(u^2+v^2)。和fx和fy -是给定的“力”矢量的nx1 x和y分量。s = [ [
浏览 1修改于2020-01-03得票数 1
我正在上一门线性代数的课程，这门课被记在一个应用数学的程序里。我的兴趣转向了“安全”(信息、网络、密码等)。安全所需的数学似乎更倾向于离散数学和有限自动机、概率论和数论。有没有学习线性代数的动机？例如，有“保护矩阵”的概念，但我不确定这是否与线性代数意义上的“矩阵”有关；方程组(特征向量是否有任何意义？)
浏览 0修改于2012-11-15得票数 7
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我试图把我的优化问题放在Pyomo中，但是它强烈依赖于标准线性代数运算- qr，逆，转置，积。实际上，这是卡尔曼滤波问题；递推线性代数的长时间序列。
浏览 1提问于2018-12-19得票数 0
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