SVD核心集 计算矩阵的核心集以找到其SVD。 此模块有助于计算给定数据点的核心集（ ），可用于计算其SVD / PCA。 可以在一个巨大的矩阵上计算出核集，从而给出一组有效向量，然后可以轻松地使用它们找到数据点的SVD，否则将需要更多的资源。 有关更多详细信息，请参见该文章： : 。 麻省理工学院网站上某处有一个Matlab版本，可以通过Google搜索找到。

（1）代码文件包含python与julia两种语言 一维传热方程数值解 一维博格斯方程数值解 一维欧拉方程数值解 二维NS方程数值解 vortex merging problem cavity flow problem （2）参考资料 FFT推导过程 场论基础 多网格技术介绍 共轭梯度法原理 循环三对角矩阵求解原理 CFD基本专业词汇 数值计算算法教材

尘 Julia的分层聚类，类似于R的hclust() 地位 请注意，此软件包现已到 该存储库显示任何其他正在进行的工作。 群集涉及很多管理工作，很容易出错。 我已经针对以下方法测试了中型集群（最多250 --- 5000）元素的结果： 方法 在矩阵大小下验证 时间 已验证 :single 5000 1.3 好的 :complete 2500 4.5 好的 :average 2500 4.5 好的 用法 d = rand ( 1000 , 1000 ) d += d ' # # make sure distance matrix d is symmetric (this is optional) h = hclust (d, :single ) hclust（） hclust (distance :: Matrix , method :: Symbol ) 使用

BIGUQ.jl：贝叶斯信息鸿沟决策理论

录像机 SVD类型矩阵分解的优化算法，缺少用于协作过滤的值 算法： 交替最小二乘（例如参见Koren 2008） 循环坐标下降（Yu et al。） 去做： 正确支持偏见 正确引用

该代码生成 Julia 分形并将生成的集合作为 RGB 图形显示在您的屏幕上。

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