我想知道任何一个着名的Java矩阵库,比如Colt或EJML,是否实际上提供了与MatLab类似的功能？例如,我似乎无法在API简单方法的定义中找到彼此相加或相减两个矩阵/向量的任何地方,这似乎是最常用的操作.我错过了什么吗？
我有一个整数数组列表.我需要找到它们之间的共同元素.我能想到的是两个列表中Common元素中列出的内容的扩展
Example would be
[1,3,5],
[1,6,7,9,3],
[1,3,10,11]
should result in [1,3]
数组中也没有重复项.
有没有直接的方法来做到这一点？
我正在寻找一个包,它为非对称(偏斜)正态分布以及泊松和指数分布提供数学函数.
我最初查看了Colt包,但它没有提供反向累积函数.
所以我改为Apache Commons Math3,它提供了更全面的功能集,包括所有发行版的反向累积概率.
然而,现在我再次撞墙,因为我需要将正态分布参数化为非对称形状(即平均值的左侧部分与平均值的右侧部分不同).你知道任何支持以上所有的软件包吗？
我正在做 Colt Steele 的 The Web Developer Bootcamp，我已经到了要为 YelpCamp 应用程序启动数据库的地步。问题是，他正在使用 MongoDB，而我不想使用它。我想使用 MariaDB。我怎样才能让 Node JS 使用它？我已经使用 npm install 将它添加到我的项目中，但我不知道从哪里开始。我找不到任何专门与 nodejs 和 mariadb 有关的指南。官方指南对初学者不友好。我不知道它说了什么。
我不像他那样通过 Cloud9 工作，因为他们不接受新注册。我正在使用命令行在我的计算机上运行 node.js，并且一直在以这种方式关注他的视频。
我正在尝试制作一个Web应用程序来执行科学和工程计算.我是网络开发新手,我一直在寻找一个免费的框架(免费托管),这就是为什么我来到谷歌应用引擎,但没有办法让scipy工作,所以我决定切换到Java而不是python(虽然我发现了PythonAnywhere并且它有numpy,scipy等等,它没有像PyQt,wx,Tkinter那样的GUI构建支持......).
我想知道是否有一种方法可以在Google App Engine中使用COLT左右的Java,或者是否有其他选项.我宁愿在大学期间免费选择,但是廉价可定制的选项是完全受欢迎的:D(即使它意味着使用另一种语言)
PD:我希望这是可以理解的,因为英语不是我的语言.
编辑: 我试过使用apache commons math,看起来它不会起作用.我的问题的简短回答是:不.
我想对最好的 2 或 3 个库进行基准测试，以计算截断奇异值分解 (SVD)，即仅保留 k 个最大奇异值的 SVD。此外，我还有这些限制：
我遇到过相当多的库，但例如，对于 Colt，我什至不知道 SVD 算法是否考虑到我的矩阵稀疏的事实。另外，我没有找到一个可以直接计算截断解决方案的库（这应该要快得多）。实际上，我最感兴趣的是从截断的 SVD 获得的近似矩阵。
预先感谢您的帮助，
罗曼·拉罗什
我正在使用Incanter和Parallel Colt作为项目,并且需要一个函数来返回值为v的订单n的修改贝塞尔函数.
Colt库有两个方法用于0阶和1阶,但除此之外,只有一个方法为值v(cern.jet.math.tdouble.Bessel/jn)返回n阶贝塞尔函数.
我正在尝试在Clojure/Java中为Skellam发行版构建R函数dskellam(x,lambda1,lambda2)
我可以用贝塞尔方法的返回值将其转换为修改后的贝塞尔吗？
从这里开始,我发现Colt OpenIntIntHashMap和Trove TIntIntHashMap比Java内置HashMap或Guava 提供更好的性能和内存使用HashMultimap.
Colt's OpenIntIntHashMap或Trove是否TIntIntHashMap允许具有多个值的键,如同HashMultimap？如果没有什么是实现HashMultimap可以实现Colt或Trove的性能和内存效率的好方法？
注意:我测试过Guava HashMultimap,但它的性能和内存效率对我来说似乎很差.
我想在一个大（稀疏）矩阵上执行奇异值分解。为了选择最好（最准确）的库，我尝试使用不同的 Java 和 Python 库复制此处提供的 SVD 示例。奇怪的是，我在每个库中得到了不同的结果。
这是原始示例矩阵及其分解（US 和 VT）矩阵：
A =2.0 0.0 8.0 6.0 0.0
1.0 6.0 0.0 1.0 7.0
5.0 0.0 7.0 4.0 0.0
7.0 0.0 8.0 5.0 0.0
0.0 10.0 0.0 0.0 7.0
U =-0.54 0.07 0.82 -0.11 0.12
-0.10 -0.59 -0.11 -0.79 -0.06
-0.53 0.06 -0.21 0.12 -0.81
-0.65 0.07 -0.51 0.06 0.56
-0.06 -0.80 0.09 0.59 0.04
VT =-0.46 0.02 -0.87 -0.00 0.17
-0.07 -0.76 0.06 0.60 0.23
-0.74 0.10 0.28 0.22 -0.56 …