矩阵分析经典英文原版教材 Fundamentals of Matrix Computation 第二版 David Watkins编写

一、Dijkstra算法的思路 Dijkstra算法是针对单源点求最短路径的算法。 其主要思路如下： 1. 将顶点分为两部分：已经知道当前最短路径的顶点集合Q和无法到达顶点集合R。 2. 定义一个距离数组（distance）记录源点到各顶点的距离，下标表示顶点，元素值为距离。源点（start）到自身的距离为0，源点无法到达的顶点的距离就是一个大数（比如Infinity）。 3. 以距离数组中值为非Infinity的顶点V为中转跳点，假设V跳转至顶点W的距离加上顶点V至源点的距离还小于顶点W至源点的距离，那么就可以更新顶点W至源点的距离。即下面distance[V] + matrix[V][W]

Matrix.js Matrix constructor new Matrix(height, width, init) new Matrix(, init) new Matrix() new Matrix() // 未实现 Methods Matrix.isMatrix(obj) 判断参数是否为矩阵。 Matrix.isSquare(obj) 判断参数是否为方阵。 Matrix.isSameSize(obj1, obj2) 判断obj1和obj2是否尺寸一样。 Matrix.isSameLength() 判断是否总长度一样，即面积一样。 Matrix.isArray() 判断传入的Array是否为矩阵。 Matrix.isSame(A, B) 判断每一元素是否一样。 Matrix.isI() 判断参数是否为单位

人工智能-项目实践-推荐算法-基于implicit库的常用协同过滤推荐算法实现 Implicit是一个开源的协同过滤项目，其包含多种流行的推荐算法，主要应用场景是针对隐性反馈行为进行推荐。包含的算法主要有： ALS（alternating least squares），最小交替二乘法 BRP（Bayesian Personalized Ranking），贝叶斯个性化排序 Logistic Matrix Factorization 使用Cosine, TF-IDF 或 BM25的近邻模型

矩阵分析经典课本，英文原版，非常好的一本工具书

The Matrix Cookbook These pages are a collection of facts (identities, approximations, inequalities, relations, ...) about matrices and matters relating to them. It is collected in this form for the convenience of anyone who wants a quick desktop reference .

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

mpi经典代码,包括fft,矩阵相乘等，非常适合MPICH学习研究

主要介绍了基于python解线性矩阵方程(numpy中的matrix类),文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

此函数计算模态保证标准矩阵。 输入：模态形状输出：MAC矩阵 模态形状可以通过以下步骤手动确定： 步骤 1：推导整个系统的运动方程。 第二步：求解特征值问题det[Kw^2M]=0 第三步：将w*2（自然频率）的值代入[Kw^2M]*phi=0 模态形状通常是使用传感器和计算机程序获得的，因此在这种情况下，它们只需要加载。