行列式计算用matlab的代码基于行列式的快速贪婪传感器选择算法与相关测量噪声
该存储库包含
Matlab
(R2020b)
代码，用于重现基于行列式的快速贪婪传感器选择算法的结果。
由于GitHub文件大小限制，网上链接了一个数据集：
sst.wkmean.1990-present.nc
lsmask.nc
海洋海面温度数据由
NOAA
提供。
NOAA_OI_SST_V2
数据由美国科罗拉多州博尔德市的
NOAA/OAR/ESRL
PSD
提供，来自其网站
.
执照
代码
主程序
P_greedy_noise_demo.m
功能
预处理
F_pre_read_NOAA_SST.m
F_pre_SVD_NOAA_SST.m
F_pre_truncatedSVD.m
传感器选择
F_sensor_random.m
F_sensor_DG.m
F_sensor_DG_r.m
F_sensor_DG_p.m
F_sensor_DGCN.m
F_sensor_DGCN_r.m
F_sensor_DGCN_p.m
F_sensor_BDG.m
计算
F_calc_det.m
F_calc_se
2023-03-10 16:39:14
28KB
1
matlab行列式的代码行列式点过程学习
(DPPL)
论文“机器学习遇到随机几何：无线网络的行列式子集选择”的
Matlab
脚本
作者：Chiranjib
Saha
和
Harpreet
S.
Dhillon
通信电子邮件：
论文链接：
该存储库包含论文“机器学习满足随机几何：无线网络的确定子集选择”中提出的
DPPL
的
matlab
脚本。
运行“TrainDPP.m”以生成结果。
在“GenerateTrainingSet”文件夹下，使用
generateTrainingSet.m
生成新的训练集。
如果代码被重用，请引用以下论文。
@article{saha2019load,
title={Machine
Learning
meets
Stochastic
Geometry:
{D}eterminantal
Subset
Selection
for
Wireless
Networks},
author={Saha,
Chiranjib
and
Dhillon,
Harpreet
S},
note={available
online:
arxiv.org/abs/1905.0
2023-03-07 08:41:05
2.13MB
1
种子填充法matlab代码基于k-行列式点过程的空间抽样设计
这些文件作为时空气候数据字段的模型和监测设计的补充材料，由
Camila
Casquilho
提供，可在不列颠哥伦比亚大学
(UBC)
在线获取。
该存储库包含实现基于
k-决定性点过程
(k-DPP)
的灵活抽样设计策略的代码。
这种抽样设计能够产生空间平衡的设计，同时根据可能可用的附加特征在位置选择中施加多样性。
在其简单的格式中，它可以被视为一种随机替代空间填充“覆盖”设计的常用方法，可在fields::cover.design
。
k-DPP
采样设计还可以用作高斯场中熵设计的近似值，甚至可以用于选择用于空间预测的节点。
这项研究建立在引入基于
k-DPP
的空间采样设计的基础上。
代码基于
MATLAB
代码。
依赖关系
assertthat::assert_that
fields::rdist
,
foreach::foreach
,
foreach::`%do%`
,
foreach::`%dopar%`
（可选），
magrittr::`%>%`
,
purrr::map
，
purrr::map_dbl
,
2023-03-06 13:16:17
6KB
1
此代码将在没有内置函数的情况下找到方阵的行列式。 算法与我们在寻找矩阵的行列式时遵循的算法相同。
2022-11-28 13:55:20
18KB
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