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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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matrix - コンパニオンマトリックスの複雑さ

これはプログラミングの質問よりも複雑さの理論の質問であることを私は知っています。ここに間違ったことを書いていないことを願っています。間違った場所である場合はお詫びしますが、誰かが答えを持っていることを願っています。そして、それは複雑性理論の質問であることによって、どういうわけかプログラムミンに関連しています。

私は線形反復シーケンスを研究していますが、シーケンスのn番目の値を取得するには、コンパニオンマトリックスの累乗を取得する必要があることが表示されたので、累乗を取得するための既知のアルゴリズムがあるかどうか疑問に思いました。この種のマトリックスの高速な方法で..

コーディングの例を示すことはできませんが、もう少し説明してみましょう。

k次の同次線形反復シーケンス:
s(n + k)= a(k-1)s(n + k-1)+ a(k-2)s(n + k-2)+ .. .. + a(0)
for n = 0,1、..ここで、s(i)はシーケンスのi番目の値であり、a(i)は代数フィールドの係数です。

Aは、次の場合の上記のシーケンスのコンパニオン行列です:
(0 0 0 0 ... 0 a(0))
(1 0 0 0 ... 0 a(1))
(0 1 0 0 ... 0 a (2))
(.. .. .. .. .. .. .. .. ..)
(0 0 0 0 ... 1 a(k-1))
さらに、理論では、シーケンスは次のとおりです
。s(n)= s(0)A ^ n for n = 0,1、..
これで、助けてくれてありがとう。

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arrays - (非スパース) 行列からゼロを効率的に削除するにはどうすればよいですか?

私はマトリックスを持っています:

次のように、すべてのゼロを削除する必要があります。

私が使用している行列は大きく (1x15000)、これを複数回 (5000+) 行う必要があるため、効率が重要です!

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matrix - MPI 行列多重化コンパイル エラー: 宣言されていません

scanf("%d", &size)を使用し、行列のサイズを指定して を定義する mpi 行列多重化プログラムをコーディングしましたが、コンパイルするint matrix[size*size]と、行列が宣言されていないと報告されました。理由、または私の問題を教えてください。

Ed の提案に従って、行列の定義をif(myid == 0)ブロックに変更しましたが、同じエラーが発生しました。今、私は自分のコードを投稿します。間違いを犯した場所を見つけるのを手伝ってください! ありがとう!

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arrays - MATLABでn次元行列の各要素を反復処理するにはどうすればよいですか?

私は問題があります。MATLABのn次元行列のすべての要素を反復処理する必要があります。問題は、任意の数の次元に対してこれを行う方法がわからないことです。私は私が言うことができることを知っています

などですが、任意の数の次元に対してそれを行う方法はありますか?

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c++ - 現在のModelViewマトリックスの取得

OpenGLで、モデルビューマトリックスの現在のx / y変換を読み取るにはどうすればよいですか?現在の行列を配列にロードし、そこからfloatを読み取る必要があることは知っていますが、正確な方法はわかりません。

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latex - 小さな行列は LaTeX の同じ行に表示されません

同じ行に並べて表示したい 2 つの行列の積があります。スペースを確保するためにそれらを縮小しましたが、LaTeX は自動的に 2 番目の行列を次の行に送り、積として表示されないようにします。通りの言葉は何ですか?ありがとう。

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c++ - ブースト c++ ublas 行列およびベクトル型を使用した要素単位の演算

ブースト行列とベクトル型で要素単位の関数を実行したい。たとえば、各要素の対数をとり、各要素を累乗し、ガンマやディガンマなどの特別な関数を適用するなど (適用されたこれらの関数の matlab の処理と同様)行列とベクトルに。)

必要な関数ごとにこれをブルートフォースするヘルパー関数を書くだけで十分だと思いますが、これは無駄に思えます。

同様に、boost wiki は標準関数をベクトル化するコードを提供していますが、これは非常に複雑に思えます。

valarray が提案されていますが、他の操作 (行列積、疎行列など) には ublas データ型が必要なので、データ型間の変換は避けたいと思います。

どんな助けでも大歓迎です。