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Javaでランダムな整数を生成したいのですが、これはいくつかの配布法に従っています。より具体的に：

• ガウス分布用にランダムな整数を生成したいと思います。ガウス分布に対して2倍の結果を返すジェネレーターのみを見つけました。何故ですか？

• 指数分布のいくつかの制限の間にいくつかのランダムな整数を生成したいですか？ここでも、doubleを返すジェネレーターについてのみ知りました。また、2つの制限の間でのみランダムな指数数を生成する方法も見つかりませんでした。

手伝って頂けますか？私がやりたいことができる図書館を知っていますか？Michael Flanaganのライブラリ、colt、apacheのCommons Mathを勉強しましたが、必要なものがありません。

ありがとう！

画像処理をしようとしていますが、Log カーネルを適用したいと考えています。私は次の式を知っています：

しかし、この式でカーネル行列を取得する方法がわかりませんでした。私が読んだことから、nxnのマトリックスがあり、この式をそのマトリックスのすべてのセルに適用しますが、そもそもそのマトリックス内の開始値はどうあるべきですか.

また、ラプラシアン ファイラーについても同じ質問があります。私は次の式を知っています。

また、私が読んだことから、3 x 3 フィルターはマトリックスである必要があります。

x = [1 1 1; 1 -4 1; 1 1 1]

しかし、マトリックスを取得するために式を適用する方法を教えてください。または、少なくともこれを適用する方法のチュートリアルを教えてください。

スカラー出力を取得するために、2次元空間でガウス基底関数をモデル化する方法を教えてください。

これをスカラー入力で適用する方法は知っていますが、2次元ベクトル入力にどのように適用すればよいかわかりません。私はこれの多くのバリエーションを見てきましたが、私は混乱しています。

配列内のグラフにガウス平滑化式を適用する方法は?

これらの配列は色にマッピングされ、グラフにプロットされます。ガウス平滑化を適用した後の色の線形グラデーションが必要です..

正確なガウス平滑化の公式も知りたいです。

平均Mと共分散行列Vの高次元ガウス分布があります。Vを考慮して点pからMまでの距離を計算したいと思います（Mからのpの標準偏差での距離だと思いますか？）。

別の言い方をすれば、Mから1シグマ離れた楕円を取り、pがその楕円の内側にあるかどうかを確認したいと思います。

カーネル内のCUDAデバイスで乱数を生成する方法を見つけるために、インターネットで多くのことを検索しました。数値はガウス分布から取得する必要があります。

私が見つけた最高のものは、NVIDIA自体からのものでした。これは、一様分布を使用してガウス分布を構築するウォレスアルゴリズムです。しかし、それらが提供するコードサンプルには説明がなく、特にデバイスでアルゴリズムがどのように機能するかを理解する必要があります。たとえば、次のようになります。

まず第一に、宣言された変数の多くは関数でさえ使用されていません！そして、2番目のループで「8」が何を意味するのか本当にわかりません。他のループの「4」は4x4の直交行列ブロックと関係があることを理解しています。誰かが私にここで何が起こっているのかについてより良い考えを教えてもらえますか？

とにかく、誰かが私が使用できる良いコードサンプルを持っていますか？または、CUDAカーネルでランダムなガウス数を生成する別の方法がありますか？コードサンプルは大歓迎です。

ありがとう！

これまでのところ、ガウスの分離可能性を利用して、ガウスぼかしフィルターを完全に空間ドメインに実装しました。つまり、画像の行に沿って、次に列に沿って 1D ガウス カーネルを適用しました。それはうまくいきました。

ここで、空間領域の NxN 畳み込み行列のサイズ N のみが与えられたので、周波数領域でまったく同じぼやけた画像を実現したいと考えています。つまり、画像をマトリックスにロードし（numpy、私はpythonを使用しています）、それにFFTを適用し（次に、G（x、y）があります）、フィルターH（ u,v) 中心値が 1.0 で、中心から離れるほど値が 0 になる 2d ガウスの形状にも似た周波数領域で。次に、周波数領域で乗算を行い (H の中心シフトを行うことを検討する前に)、iFFT を適用します。

私が抱えている問題は、対応する H(u,v) になる正確な式を見つけることです (つまり、標準偏差であるシグマを見つけること)。空間ドメインから、マスクサイズ N が与えられた場合、std-dev シグマは sigma=(maskSize-1)/2/2.575 として概算できることがわかります。たとえば、マスクサイズ N=15 の場合は、次のようになります。 e^-(x²/2sigma²) の場合は std-dev=2.71845 で、今のところ 1D の場合のみを考慮しています。

しかし、周波数領域のシグマを取得するにはどうすればよいでしょうか?

面白いことに、理論的には Mathematica を使用してシグマを取得する方法を知っていますが、ここで示すことができるように、結果はまったくの偽物です。

結果は E^(-(1/2) オメガ^2 シグマ^2) * シグマ

これは、E 関数の指数で 1/sigma² が sigma² に変わるため、偽物です。したがって、これを描くと、H(u,v)-ガウスがかなり「薄い」ため、標準偏差が大幅に小さくなっていることがわかります。ただし、実際には、空間ドメインよりも周波数ドメインの方がはるかに広いはずです!! 意味がありません...

私はiPhoneアプリを書いていますが、画像を取得して単一の色にブレンドする方法を理解するのに助けが必要です。ガウスブレンドを行う必要があると思いますが、これが正しいかどうか、または正しい場合はどのように行うかがわかりません。

提案、サンプルのガウスブレンドコードスニペットへのポインタがありますか、それとも画像からブレンドカラー画像に移動するために間違った方向に向かっていますか？

既存のiPhoneフレームワークでこれを実行できるようには見えませんか、それともこの作業を簡単にするプライベートメソッドがパブリックフレームワークにありますか？

非常に大きな数または非常に小さな数を使用した場合にのみ、fmin_slsqp (または scipy.optimize の他の何か) で問題が発生したことはありますか?

私は、グレースケール画像とマスクを取得し、ヒストグラムを生成し、複数のガウス分布をヒストグラムに適合させるために、いくつかの Python コードに取り組んでいます。コードを開発するために小さなサンプル画像を使用しました。いくつかの作業の後、コードは見事に機能しました。ただし、最初にヒストグラムを正規化してビン値 <<1 を生成するか、巨大な画像をヒストグラム化して数十万のビン値を生成すると、fmin_slsqp() が散発的に失敗し始めます。わずか 5 回の繰り返しで終了し、通常は最初に与えた推測をわずかに変更したバージョンを返し、終了モード 8 を返します。これは、「ラインサーチの正方向導関数」を意味します。最初にビン数のサイズを確認し、それらを約 100 ～ 1000 の範囲にスケーリングすると、fmin_slsqp() は通常どおり機能します。結果を返す前に、スケーリングを解除するだけです。

私は周りを見回して、基本的に微分を近似するために使用される dx であるイプシロン値について話している人々を見つけましたが、それは役に立ちませんでした。それ以外には、まだ有用なものは見つかりませんでした。どんなアイデアでも大歓迎です。前もって感謝します。

ジェームズ

Javaを学ぶためにMatrix.classを実装しようとしていました。現在、後で行列の逆数を見つけるために使用されるガウス消去法後に行列を返すメソッドに問題があります。
これが私がこれまでに思いついたものです：

getArray() 関数は行列の double[][] を返しますが、getHeight() と getWidth() はそれぞれ inv.length と inv[0].length を返します。

このウィキペディアのページの疑似コードに従って、アルゴリズムを実装しました。
このメソッドは、最初のピボット要素の行が一番上にあるマトリックスを返しますが、下の行を正しく計算しません。

例えば：

0.2635522849474877
0.10001114673002853
0.442971040143471
0.2986277338922876 0.75176425779959294 0.0915019033383838383838383838383838207210072100721007210072100721007210072100721007210072100721007210072100721007210072100721007210072100721007210072100721

Inv
0.8913610667753092 0.8898546572478708 0.25592546060133237
0.26618513545092265 0.26573527978742995 0.07642644034471581
0.062426597261833985 0.06232109565941264 0.017923775508624545

解決策が見つからないので、何か助けていただければ幸いです。おそらくどこかでポインタを混ぜたか、アルゴリズムを間違って実装したのでしょう。