多线性方程组的Gauss-Seidel迭代算法的Python实现 ...
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2019-06-29 01:13:50
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多线性方程（张量）组迭代算法的原理请看这里：若想看原理部分请留言，不方便公开分享 Gauss-Seidel迭代算法：多线性方程组迭代算法——Gauss-Seidel迭代算法的Python实现 1.1 Jacobi迭代算法 1.2 张量A的生成函数和向量b的生成函数： 1.3 对称张量S的生成函数： ...
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2019-06-29 00:37:50
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迭代法的一般形式（对于Ax=b的一般形式） 迭代格式 G称为迭代算子 由迭代格式得到迭代序列 如迭代序列收敛于方程组的精确解，则称此迭代格式收敛 迭代格式的构造；将方程组改写成如下形式，如令A=B-C Jacobi迭代 令A=D-L-U Jacobi迭代格式 Jacobi迭代矩阵： Gauss-Se ...
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2019-06-19 23:18:21
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https://blog.csdn.net/qq_36285879/article/details/82810705 S1.1 滤波、形态学腐蚀与卷积（合集） 参考：《学习OpenCV3》、《数字图像处理编程入门》文章目录 S1.1 滤波、形态学腐蚀与卷积（合集）滤波器简单模糊与方形滤波中值滤波高斯 ...
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2019-05-30 01:21:36
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[toc] 在数值分析中，尤其是 有限元 刚度矩阵、质量矩阵等的计算中，必然要求如下定积分: $$ I=\int_a^b f(x)dx $$学好 gauss 积分也是学好 有限元 的重要基础，学过高等数学的都知道，手动积分能把人搞死（微笑脸），而且有些函数还不存在原函数，使用原始的手动算出原函数几乎 ...
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2019-05-10 23:51:53
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正太分布：也叫（高斯分布Gaussian distribution），是一种随机概率分布 机器学习中numpy.random如何生成这样的正态分布数据，本篇博客记录这样的用法 import numpy as np# a = np.random.randint(1,10,size=2) # 最小值,最 ...
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2019-05-07 19:41:46
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一、安装依赖1、mac安装brem /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"2、mac安装opencvbrew install opencv3、... ...
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2019-05-06 19:30:24
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CF24D Broken robot 题目背景 小小迪带你吃瓜 题目描述 给出一个 n×m 的矩阵区域，一个机器人初始在第 x 行第 y 列，每一步机器人会等概率 的选择停在原地，左移一步，右移一步，下移一步，如果机器人在边界则丌会往区域外移动， 问机器人到达最后一行的期望步数。 输入输出格式 输入 ...
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2019-04-15 23:19:07
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最近的一些想法： 1.重新复习了 诱导联络，理清楚了以前的一些概念, 实际这里主要是复习以下微分流形的内容。 2.对于Gauss映射有了新的理解，还有Hopf Rinow 完备黎曼流形的定理，使得Gauss映射的理解更加深刻。 3.对于嵌入到欧式空间的协变导数的完全理解，得到了Leon Simon ...
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2019-04-15 23:03:46
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学习博客：https://blog.csdn.net/sslz_fsy/article/details/82021887 题目背景Gauss消元 题目描述给定一个线性方程组，对其求解 输入输出格式输入格式： 第一行，一个正整数 n 第二至 n+1 行，每行 n+1 个整数，为 a1,a2...an ...
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2019-04-09 19:00:16
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