在很多线性代数问题中,如果我们首先思考若做SVD,情况将会怎样,那么问题可能会得到更好的理解[1].                                       --Lloyd N. Trefethen & David Bau, lll 为了讨论问题的方便以及实际中遇到的大多数问题,在这里我们仅限于讨论实数矩阵,注意,其中涉及到的结论也很容易将其扩展到复矩阵中(实际上,很多教材采用的是复矩阵的描述方式),另外,使用符号 x,y 等表示向量,A,B,Q等表示矩阵. 首先给出正交矩阵

用 GSL 求解超定方程组及矩阵的奇异值分解(SVD) 最近在学习高动态图像(HDR)合成的算法,其中需要求解一个超定方程组,因此花了点时间研究了一下如何用 GSL 来解决这个问题. GSL 里是有最小二乘法拟合(Least-Squares Fitting)的相关算法,这些算法的声明在 gsl_fit.h 中,所以直接用 GSL 提供的 gsl_fit_linear 函数就能解决这个问题.不过我想顺便多学习一些有关 SVD 的知识.所以就没直接使用 gsl_fit_linear 函数. SVD

求解非线性超定方程组,网上搜到的大多是线性方程组的最小二乘解法,对于非线性方程组无济于事. 这里分享一种方法:SciPy库的scipy.optimize.leastsq函数. import numpy as np from scipy.optimize import leastsq from math import sqrt def func(i): x,y,z = i return np.asarray(( x**2-x*y+4, x**2+y**2-x*z-25, z**2-y*x+4, x

SVD分解 只有非方阵才能进行奇异值分解 SVD分解:把矩阵分解为 特征向量矩阵+缩放矩阵+旋转矩阵 定义 设\(A∈R^{m×n}\),且$ rank(A) = r (r > 0) $,则矩阵A的奇异值分解(SVD)可表示为 \(A = UΣV^T = U\begin{bmatrix} \sum &0\\ 0&0 \end{bmatrix}V = σ_1u_1v^T_1+σ_2u_2v^T_2+σ_ru_rv^T_r \qquad s.t.:U 和V都为正交矩阵\) 几何含义 A矩

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1770 a[i][j] 表示i对j有影响 高斯消元解异或方程组 然后dfs枚举自由元确定最优解 #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; #define N 36 int n; bool a[N][N]; bool x[N]; int ans=1e9; void gauss() { int j; ;i<n;

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3503 b[i][j] 表示i对j是否有影响 高斯消元解异或方程组 bitset优化 #include<cstdio> #include<bitset> using namespace std; bitset<>b[]; ]={,-,,,}; ]={,,,,-}; ]; int turn(int i,int j) { )*m+j-; } void gauss() { int

[题意]给定一棵树的灯,按一次x改变与x距离<=1的点的状态,求全0到全1的最少次数.n<=100. [算法]高斯消元解异或方程组 [题解]设f[i]=0/1表示是否按第i个点的按钮,根据每个灯的亮灭可以列出n个方程:a[i][j]表示第i盏灯是否受开关j影响,a[i][n+1]=a[i][i]=1. 由于方案不唯一,所以有自由元,DFS所有自由元得到所有可能答案,比较得到最少次数.DFS记得加最优性剪枝. #include<cstdio> #include<cstring&

3517: 翻硬币 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 281  Solved: 211[Submit][Status][Discuss] Description 有一个n行n列的棋盘,每个格子上都有一个硬币,且n为偶数.每个硬币要么是正面朝上,要么是反面朝上.每次操作你可以选定一个格子(x,y),然后将第x行和第y列的所有硬币都翻面.求将所有硬币都变成同一个面最少需要的操作数. Input 第一行包含一个正整数n. 接下来n行,每行包含

接上一篇... 下面我们将 SVD 相关的功能封装成一个类,以方便我们提取 S 和 V 的值. 另外,当我们一个 A 有多组 x 需要求解时,也只需要计算一次 SVD 分解,用下面的类能减少很多计算量. 头文件如下: #ifndef GSLSINGULARVALUEDECOMPOSITION_H #define GSLSINGULARVALUEDECOMPOSITION_H #include <gsl/gsl_matrix.h> #include <gsl/gsl_vector.h>

Reference: http://www.cnblogs.com/ka200812/archive/2011/09/02/2164404.html 之前说过中国剩余定理传统解法的条件是m[i]两两互质,所以这题就不能用传统解法了= = 其实还有种方法: 先来看只有两个式子的方程组: c≡b1 (mod a1) c≡b2 (mod a2) 变形得c=a1*x+b1,c=a2*x+b2 a1*x-a2*y=b2-b1 可以用扩展欧几里得求出x和y,进而求出c 那么多个式子呢?可以两个两个的迭代求.

题目链接:http://poj.org/problem?id=2947 题意:有n 种装饰物,m 个已知条件,每个已知条件的描述如下: p start enda1, a2......ap (1<= ai <= n)第一行表示从星期 start 到星期 end 一共生产了p 件装饰物 (工作的天数为end - start + 1 + 7*x, 加 7*x 是因为它可能生产很多周),第二行表示这 p 件装饰物的种类(可能出现相同的种类,即 ai = aj).规定每件装饰物至少生产3 天,最多生产9

EXTENDED LIGHTS OUT Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 10835   Accepted: 6929 Description In an extended version of the game Lights Out, is a puzzle with 5 rows of 6 buttons each (the actual puzzle has 5 rows of 5 buttons ea

题目链接:https://vjudge.net/problem/FZU-1704 题意:经典开关问题,求使得灯全0的方案数. 思路:题目保证至少存在一种方案,即方程组一定有解,那么套上高斯消元法的板子,求出自由变元的个数t,方案总数即2t,t可能大于64,要用到高精度计算. AC代码: #include<iostream> #include<string> #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<algo

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1923 #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<bitset> using namespace std; int n,m; bitset<>a[]; ],s[]; int ans; void gauss() { ,j; ;i<n;i++) { j=now+;

题面就是让你解同余方程组(模数不互质) 题解: 先考虑一下两个方程 x=r1 mod(m1) x=r2 mod (m2) 去掉mod x=r1+m1y1   ......1 x=r2+m2y2   ......2 1-2可以得到 m1y1-m2y2=r1-r2 形同ax+by=c形式,可以判无解或者解出一个y1的值 带回1式可得到一个x的解x0=r1-y1a1 通解为x=x0+k*lcm(m1,m2) 即x=x0 mod(lcm(m1,m2)) 令M=lcm(m1,m2) R=x0 所以x满足x

题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-1222 题意:给定一个5×6的01矩阵,改变一个点的状态时它上下左右包括它自己的状态都会翻转,因为翻转2次等价与没有翻转,那么每个点要么不翻转,要么翻转一次,求最终要怎样翻转可以使得矩阵全0. 思路: 做法1(枚举): 因为数据小,可以枚举第一行的所有可能,共1<<6种,之后的每一行都根据上一行决定,然后通过判断最后一行是否满足条件来判断这种方案是否可行. 做法2(高斯消元法): 为了说的清楚,现在假定矩阵为2×3,比如

摘自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/8119032 有齐次线性方程AX=0,且rank(A)=r<n时,该方程有无穷多个解, 可以用matlab 中的命令 x=null(A, r)求其基础解系.其中:r=rank(A) 例: A=[ 1 1 1 1 -3 -1 1 1 0 0 0 1 1 0 -2 0 0 -1 0 -1 -2] 用matlab 求Ax=0的基础解析的解程序为: A=[1 1 1 1 -3 -1 1;1 0 0 0 1

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天这篇是算法与数据结构专题的第27篇文章,我们继续深入博弈论问题.今天我们要介绍博弈论当中非常重要的一个定理和函数,通过它我们可以解决许多看起来杂乱无章的博弈问题,使得我们可以轻松地解决一大类博弈问题. 有了SG函数和SG定理,我们不再是单纯地通过构思.分析和找规律去解决问题了.并且我们之前学过的巴什博奕.威佐夫博弈以及Nim博弈都可以使用SG函数来解决,相当于我们找到了这一大类问题的通解.下面,我们来看几个基本定理和基本概念. 基本

高斯消元法是将矩阵化为上三角矩阵 高斯—若尔当消元法是 选定主元后,将主元化为1,枚举除主元之外的所有行进行消元 即将矩阵化为对角矩阵,这样不用回代 bitset<N>a[N]; int n; void Gauss() { int now=0; ;i<n;++i) { int j=now; while(j<n && !a[j][i]) ++j; ) continue; if(j!=now) swap(a[now],a[j]); ;k<n;++k) if(k!=

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5833 题意:给n个数,选择一些数字乘积为平方数的选择方案数. 分析:每一个数字分解质因数.比如4, 6, 10, 15,, , , , 令, 表示选择第i个数字,那么,如果p是平方数,那么每个质因数上的指数为偶数,x1系数为2已经是偶数不考虑.可以转换为异或为0判断偶数,即奇数置为1,偶数置为0,然后n个数字m个质因数的增广矩阵消元看有几个自由变量(取0或1无所谓),答案是2^r - 1(全部都不取

@.如果线性方程组无解,则称该方程组是不相容的(inconsistent). @.如果线性方程组至少存在一个解,则称该方程组是相容的(consistent). @.等价方程组(equivalent systems). @.定义:若两个含有相同变量的方程组具有相同的解集,则称它们是等价的(equivalent). @.得到等价的方程组: 1.交换任意两个方程的顺序. 2.任一方程两边同乘一个非零的实数. 3.任一方程的倍数加到另一方程上. @.定义:若方程组中,第k个方程的前k-1个变量的系数均为