C语言矩阵运算的算法.txt

毫升矩阵 矩阵处理和计算库。 由维护 安装 $ npm install ml-matrix 用法 作为ES模块 import { Matrix } from 'ml-matrix' ; const matrix = Matrix . ones ( 5 , 5 ) ; 作为CommonJS模块 const { Matrix } = require ( 'ml-matrix' ) ; const matrix = Matrix . ones ( 5 , 5 ) ; 例子 标准作业 const { Matrix } = require ( 'ml-matrix' ) ; var A = new Matrix ( [ [ 1 , 1 ] , [ 2 , 2 ] ] ) ; var B = new Matrix ( [ [ 3 , 3 ] , [ 1 , 1 ] ] ) ; var C = ne

可用于定义矩阵，并进行常用的矩阵运算

用C#实现的矩阵类，包含各种类型矩阵的定义，能够实现矩阵的各种运算。

这是一个c#中的矩阵类，包括矩阵中的基本运算，个人感觉一些功能都有了，包括加减乘除、逆、特征值等一些，肯定物有所值

矩阵求导的技术,在统计学、控制论、机器学习等领域有广泛的应用。矩阵求导(Matrix Derivative)也称作矩阵微分(Matrix Differential),在机器学习、图像处理、最优化等领域的公式推导中经常用到。

本资源提供了一个VC矩阵运算的程序实例，包括一般的矩阵加减乘除、奇异值分解、QR分解、Hermitt分解等等。

armadillo 最近在用C++实现神经网络模型，优化算法需要用到矩阵操作，一开始我用的是boost的ublas库，但用着用着感觉很不习惯，接口不够友好。于是上网搜索矩阵运算哪家强，大神们都推荐armadillo。一方面本着群众的眼光是雪亮的这一原则，另一方面也想尝尝鲜（听说和Matlab很类似，用着非常爽），就折腾了一下。 armadillo是一个开源的C++线性代数计算函数库，目的是在效率和易用性之间取个折中。它的API风格类似Matlab，因此会用matlab的话，用起它来将十分得心应手。这个库其实是对底层的矩阵运算库（例如BLAS，LAPACK）的封装，也就是说，这个库本身的计算能力其实不强，但是这个库可以配合开源的底层库来使用，例如最基本的BLAS+LAPACK或者改进后的OpenBLAS,ACML还有强大的MKL。

Winform实现矩阵运算，根据输入的行列数随机生成矩阵，实现加减乘运算，也可更换皮肤

Eigen除了C ++标准库外没有任何依赖项。 我们使用CMake构建系统，但仅用于构建文档和单元测试以及自动安装。如果只想使用Eigen，则可以立即使用头文件。没有要链接的二进制库，也没有配置的头文件。Eigen是标头中定义的纯模板库。