問題タブ [mathnet-numerics]

質問への言及: math.net を使用した 多重回帰

@christoph-ruegg Fit.LinearMultiDim を使用して回帰を解決する例を教えてください。

これを達成するためのより簡単な方法はありますか？

私はここで少し立ち往生しています。MathNet Numerics による Forward Fourier の結果は、MATLAB による結果の半分以下のようです。

WindowsPhone 8 の MathNet.Numerics

元の信号

(5, 0) (6, 0) (1, 0) (2, 0) (5, 0)

フォワードフーリエ

( 8.4970583144992 , 4.96506830649455E-16) ( 2.67082039324994 , -0.162459848116454) ( -1.32917960675006 , -0.688190960235587) ( -1.32917960675006 , 0.688190960235586) ( 2.67082039324994 , 0.162459848116454)

逆フーリエ

(5, -1.24126707662364E-15) (6, 0) (1, 1.78742459033804E-15) (2, 9.93013661298909E-16) (5, 7.94410929039127E-16)

Matlab FFT および IFFT

元の信号

x=[5,6,1,2,5]

フォワードフーリエ fft(x)

ans = 19.0000 5.9721 - 0.3633i -2.9721 - 1.5388i -2.9721 + 1.5388i 5.9721 + 0.3633i

逆フーリエ ifft(ans)

5.0000 6.0000 1.0000 2.0000 5.0000

ここで私が間違っていることはありますか？

幾何分布を使用した乱数ジェネレーターが必要です

http://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_Distribution。

私が試したMathNet.Numerics.Distributions：

しかし、テストは負の数だけを与えます。誰かが私の間違いを見つけたり、幾何分布をサンプリングする他の方法についてアドバイスをくれたりしますか?

線形代数ルーチンに MathNet.Numerics を使用する F# プロジェクトがあります。

次のコードを F# モジュールに配置しました。

しかし、このコード行を有効にしてもコメントアウトしても、行列の乗算で発生する時間は変わりません。

ここで説明されているように、Mkl プロバイダーの NuGet パッケージをインストールしました: http://christoph.ruegg.name/blog/mathnet-numerics-with-native-linear-algebra.html

これらの 2 つの dll が bin ディレクトリにコピーされていることを確認しました: libiomp5md.dll MathNet.Numerics.MKL.dll

ネイティブ プロバイダーが実際に使用されているかどうかを検出する方法についてのアイデアはありますか?

var の変数タイプをメソッドに渡したいと思います。ここで、var は何らかの分布です

例えば：

および方法:

ベクトルの大きさを取得しようとしていて、メソッドを使用しようとしましたが、その下に定義が含まれておらず、型の最初の引数を受け入れる拡張メソッドが見つからないL2Norm()ことを示す赤い線がありました (見つかりませんか? using ディレクティブまたはアセンブリ参照?'MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double.VectorL2NormL2NormMathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double.Vector

置いた、

一番上なので、なぜまだエラーが表示されているのかわかりません。問題が何であるかについてのアイデアはありますか?

私はMath.Netライブラリに非常に慣れていないため、指数関数に基づいて曲線を当てはめようとすると問題が発生します。より具体的には、この関数を使用するつもりです：

次の図に示すように、MATLAB を使用すると、かなり良い結果が得られます。

MATLAB は次のパラメーターを計算します。

Math.Net を使用してこれらの結果を達成することは可能ですか?

次のように DelimitedWriter を使用して、DenseMatrix オブジェクトを csv ファイルに書き込もうとしています。

メソッドの型引数が使用法から推測できないこと、および型引数を明示的に指定することを示す赤い線が表示されます。だから私はこれをやってみました：

私が得たのは、「オーバーロードされた最良の一致...無効な引数がいくつかあります」ということです。

この：

私が取得した originalData は、型引数では使用できません。また、originalData を (DenseMatrix ではなく) Matrix としてキャストしようとしましたが、それも機能しませんでした。ここで何が欠けているのかわかりません。何か案は？