• MATLAB基础四——稀疏矩阵

    时间:2024-04-03 14:53:12

    MATLAB基础四——稀疏矩阵1. 矩阵的存储方式完全存储方式:将矩阵的全部元素按列存储。 稀疏存储方式:只存储矩阵的非零元素的值及其位置,即行号和列号。 注:采用稀疏存储方式时,矩阵元素的存储顺序并没有改变,也是按列的顺序进行存储。 当矩阵的规模很大时,采用稀疏存储方式可以大大节约存储空间。2. ...

  • 稀疏矩阵

    时间:2024-04-03 14:52:47

    文章目录稀疏矩阵的定义稀疏矩阵在计算中的处理稀疏矩阵常用的存储格式Coordinate(COO)行压缩格式 Compressed Sparse Row(CSR)列压缩格式 Compressed Sparse Column(CSC)ELLPACK(ELL)Hybrid(HYB)对角线存储格式(DIA)...

  • MATLAB之稀疏矩阵

    时间:2024-04-03 14:51:52

    1、稀疏矩阵定义及存储稀疏矩阵即含0较多的矩阵。MATLAB为了节省内存空间,对与实数稀疏矩阵采用3个内部数组来保存非零元素及其对应的位置。对与复数稀疏矩阵,采用第4个内部数组保存非0复数的虚部。说明:M_full和M_sparse其实是同一个矩阵,但是内存却相差了一万倍,可怕。2、稀疏矩阵的创建M...

  • 稀疏矩阵的存储方式

    时间:2024-04-03 14:51:28

    稀疏矩阵就是指一个矩阵中的大部分元素都是0或者是某一个相同的元素,而稀疏矩阵往往有一些有规律的形式,比如上三角、下三角等等,这种有规律的矩阵又称为特殊矩阵。特殊矩阵的储存需要根据特殊矩阵哪点特殊,然后用数学的手段来进行存储,这里就不展开了。我们只讲一般情况下的稀疏矩阵的储存方式。存储方式常见的有两大...

  • Halcon算子:灰度共生矩阵gen_cooc_matrix、cooc_feature_matrix、cooc_feature_image

    时间:2024-04-02 18:36:36

    1、灰度共生矩阵         图像的纹理一般具有重复性,纹理单元往往会以一定的规律出现的图像上,因此这种图像中一定距离之内往往会有两两灰度相同的像素点对,这种特性就适合用灰度共生矩阵表示。         取图像(N×N)中任意一点 (x,y)及偏离它的另一点 (x+a,y+b),设该点对的灰度...

  • 模型视图变换矩阵的推导

    时间:2024-04-02 18:27:55

    图形学上课的时候,????坐在第一排划拉瑟图 ,老师突然布置了个作业:推导mv变换的矩阵。常言道上山容易下山难之用轮一时爽,造轮火葬场 ,这可把????急坏了,周末就嗯搁这埋头一顿推。推了挺久的 今天记录一下过程。mv矩阵的目的是将世界坐标系下的坐标转到相机坐标系下,即通过世界坐标表示相机坐标。其实...

  • 十大战略工具(5)—— 通用电气矩阵

    时间:2024-04-02 16:50:07

    序 、接下来十天会日更一个战略法则工具 。分别是波士顿矩阵 、MECE 法则 、波特五力模型 、SCQA架构 、通用电气矩阵 、正态分布&幂律分布 、PEST模型 、平衡记分卡 、SWOT分析 、商业模式画布 。 背景2017年4月,苹果公司宣布旗下的iWorks软件完全免费。iWorks是...

  • 模型常用评估指标:分类(混淆矩阵/F1/Recall/ROC/AUC等);连续(MAPE/RMSE等)

    时间:2024-04-02 16:31:35

    模型评估指标,是对已训练好的模型性能进行评估的重要依据。机器学习的任务无非分为分类问题和连续型预测问题(回归问题)。本文只列出常用的模型评估指标,没有细讲各指标的含义和示例,后期会逐步完善,望大家见谅。分类型问题主要有:混淆矩阵、准确率(Accuracy)、召回率(Recall)、特效性(speci...

  • Mesh模型的Laplace Deformation(网格形变 - 拉普拉斯形变) - 使用Eigen矩阵库

    时间:2024-04-02 15:09:09

        本文只实现最简单Laplace形变,按照论文《Laplacian Mesh Processing》进行展开。注:内容相当容易理解、本文所有讨论都是基于三角形网格模型( triangular mesh)进行的    Laplace Deformation中最基础的两个概念就是, global ...

  • SfM——八点法计算F矩阵(基础矩阵)与三角测量

    时间:2024-04-01 20:46:20

    1 八点法计算F矩阵(基础矩阵) 基础矩阵用于描述两个视图之间的几何关系 基础矩阵:基础矩阵 F F ...

  • 数组11——稀疏矩阵的压缩存储——上三角阵的压缩存储

    时间:2024-03-31 22:49:45

    【定义】所谓稀疏矩阵,假设在m×n矩阵中,有t个元素不为零,令δ=t/(m×n),δ为矩阵的稀疏因子,如果δ≤0.05,则称矩阵为稀疏矩阵。通俗的来讲,若矩阵中大多数元素的值为零,只有很少的非零元素,这样的矩阵就是稀疏矩阵。如图就是一个稀疏矩阵【三元组表示】为了节省内存单元,需要对稀疏矩阵进行压缩存...

  • 图的邻接矩阵表示c++

    时间:2024-03-31 22:48:27

    #include<iostream>#include<queue>using namespace std;enum graphtype { undigraph, digraph, undinetwork, dinetwork };//枚举template<class T...

  • leetcode74:二维矩阵搜索问题

    时间:2024-03-31 14:17:22

    使用递归的方式解决,对于matrix,在左上角x,y,右下角xx,yy组成的区域内搜索target。mx=x和xx的中点,my=y和yy的中点判断matrix[mx][my],如果它大于target,则左上角四分之一区域无需再搜;如果它小于target,则右下角四分之一区域无需再搜。但是右上角和左下...

  • 矩阵的迹(Trace)及相关性质证明

    时间:2024-03-31 11:53:58

    1 定义迹运算返回的是矩阵对角元素的和:Tr(A)=∑iAiiTr(A)=\sum_iA_{ii}Tr(A)=i∑​Aii​若不使用求和符号,有些矩阵运算很难描述,而通过矩阵乘法和迹运算符号可以清楚地表示。例如,迹运算提供了另一种描述矩阵Frobenius范数的方式:∣∣A∣∣F=Tr(AAT)||...

  • 《 线性代数及其应用 (原书第4版)》—— 2.3 可逆矩阵的特征

    时间:2024-03-31 11:52:40

    本节书摘来自华章出版社《 线性代数及其应用 (原书第4版)》一书中的第2章,第2.3节,作者:(美)戴维C. 雷(David C. Lay)马里兰大学帕克学院 著刘深泉 张万芹 陈玉珍 包乐娥 陆 博 译,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看2.3 可逆矩阵的特征本节复习第1章引入的...

  • Least Mean Square(LMS) 理论分析及替代矩阵求逆示例

    时间:2024-03-31 11:50:09

    目录LMS算法概述:LMS主要原理:LMS实现步骤:LMS替代矩阵求逆示例:LMS算法概述:LMS(Least Mean Square),源自LEAST-MEAN-SQUARE ADAPTIVE FILTERS,通过迭代的方式估计出待求参数的最优逼近,常用于滤波。以为例,, 分别为已知量,为未知量。...

  • MATLAB图像处理之图像的像素矩阵

    时间:2024-03-31 07:23:09

    参考博文地址:https://blog.csdn.net/jiugedexiaodi/article/details/79661441首先我们用MATLAB打开一张图像可以发现在工作区中就会多一个变量,这个变量是一个三维数组,第一维代表图像的X坐标,第二维代表图像的Y坐标,第三维代表R、G、B,第三...

  • 白话空间统计之二十五:空间权重矩阵(三)在ArcGIS中自定义空间关系

    时间:2024-03-30 19:33:01

    在空间关系里面,点与点之间的关系是最简单的(要么重合,要么分离),而且实际上真实世界的物理空间里面,是没有点这个东西的……那是一维空间的玩意儿。从更高层的抽象中对概念进行描述,是科研的重要方法论,所以在空间分析里面,大部分空间实体都被抽象成为了点——仅表示位置,没有大小粗细范围一说。其实说了这么多年...

  • 线性代数笔记25--复数矩阵、快速傅里叶变换

    时间:2024-03-30 09:24:42

    1. 复数矩阵 复向量 Z = [ ...

  • PPT中如何插入指定大小的矩阵

    时间:2024-03-30 08:52:29

    1、问题描述:当我们用PPT中插入公式功能插入矩阵的时候发现,工具栏中只给了有限的几项矩阵大小类型,基本不可能满足大多数人的需求,那怎么插入自己需要大小的矩阵呢?2、问题解决:先在工具栏中插入一个任意大小的矩阵,然后右键->数学选项->根据自己所需矩阵大小,选择插入行或列。截图如下:...