問題タブ [symmetric]

これは、2D配列の各行から最小対称要素の配列を返す私の関数です。array [n] [n]に対しては正常に機能しますが、array [m] [n] ...に対しては機能しません（nではなくm個の要素を返します）。何が問題なのかわかりませんか？

テストケース: 適合を除くすべてのテストに合格しました。実行するたびに結果が得られません。問題は、真ん中に 2 が 2 つあることだと思います。コードについてはよくわかりませんが、単純化できると思います。実行時間は o(log n) ですか?

5 8 2 2 8 5 はい

10 7 50 16 20 16 50 7 10 はい

5 8 5 はい

1000 1000 はい

6000 はい

10 7 50 16 20 16 50 7 1000 いいえ

10 7 50 16 20 16 50 700 10 いいえ

10 7 50 16 20 16 5000 7 10 いいえ

10 7 50 16 20 1600 50 7 10 いいえ

10 7 50 16 1600 50 7 10 いいえ

行列の (i,j) 要素が与えられた場合、行列の対称対応要素は何ですか。c で対称行列を生成する関数を作成しようとしています。どうもありがとう。

また、大きな行列を扱っている場合は、rand() 機能を使用して「手動で」行列を作成するか、ファイルから読み取るのが賢明でしょうか?

ゼロではない対称 (LL[i,j] == LL[j,i]) の値について、二次 2D numpy 配列 LL を分析する必要があります。

これを行うためのループなしで、より高速で「配列のような」方法はありますか? 配列を作成せずに後で使用するために値のインデックスを格納し、すべてのループにインデックスのタプルを追加する簡単な方法はありますか?

ここで、インデックスを格納するための私の古典的なループ アプローチ:

後でインデックスを使用します。

私はこのマークアップを持っています:

figures今:対称要素ごとに追加する必要がありますが、高さと幅の値が異なります。次の各項目について、幅と高さの約 10% を削除する必要があります。最初のサイズが 90%、2 番目が 80%、3 番目が初期サイズの 70% になるようにします。次のコードを使用していますが、機能しません。誰か助けてもらえますか?

どうも。

プログラムをテストするために、ランダムな対称行列を作成しようとしました。データが対称的である限り、データはまったく気にしません (十分なランダム性はまったく問題ではありません)。

私の最初の試みはこれでした：

ただし、np.all(x==x.T)False を返します。 print x==x.T収量

何が起こっているかを確認するために n=10 で小さなテスト例を実行しようとしましたが、その例は期待どおりに機能します。

代わりに次のようにすると:

その後、問題なく動作します。

何が起きてる？これらのステートメントは意味的に同等ではありませんか? 違いは何ですか？

Rには対称であるはずのマトリックスがありますが、マシンの精度により、マトリックスは対称ではありません（値は約10 ^ -16異なります）。マトリックスが対称であることを知っているので、これまでのところ、問題を回避するためにこれを行ってきました。

これのためのより良い1行のコマンドはありますか?

この関数は、CUDA を使用して対称行列 - 行列乗算を実行します。非対称版の「cublas{t}gemm()」を使うことには成功しましたが、「cublas{t}symm()」関数をうまく使えませんでした。

CUBLAS ライブラリが列優先の行列ストレージを使用していることは知っています。私は行優先の C/C++ 行列を使用しており、入力行列などを置き換えることで「cublas{t}gemm()」の問題を解決する方法を知っています。ただし、対称の場合は解決できませんでした。問題は、列優先の行列ストレージを使用しても、予期しない結果が得られることです。行列には複素浮動小数点 (cuComplex) が含まれます。行優先の行列があるとします。コードと出力は次のとおりです。

乗算には次の行列があると思います。

A =

B =

そして得ることを期待する

A*B =

しかし、得られたOUTPUTは次のとおりです。

このコードには何が欠けていますか? 「cublasCsymm」関数の引数が間違っている可能性があります。

ありがとう、カガン