我想将社交网络图中的一些节点指标组合成单个值,以便对节点进行排序:
in_degree + betweenness_centrality = informal_power_index
问题在于,in_degree并且betweenness_centrality在不同的尺度上进行测量,例如0-15对0-35000,并遵循幂律分布(至少绝对不是正态分布)
有没有一种很好的方法来重新调整变量,以便在确定变量时不会主导另一个变量informal_power_index？
三种明显的方法是:
mean和除以stddev).这似乎会破坏分布太多,隐藏长尾值和高峰值之间的巨大差异.min(variable)和除以,将变量重新调整到[0,1]范围max(variable).这似乎更接近解决问题,因为它不会改变分布的形状,但也许它不会真正解决问题？特别是手段会有所不同.mean(variable).这不会解决尺度上的差异,但平均值可能对比较更重要？还有其他想法吗？
我必须找到任意数量的给定线性方程的任何解决方案(可能存在很多或没有),其中包含任意数量的变量.在Java中.什么库和方法使用？要实施什么？我想尽可能地做到最好.
使用置换矩阵交换行有什么好处？为什么要创建一个置换矩阵然后应用矩阵乘法,它是否比仅使用for循环交换行更容易,更有效？
我有一个线性方程组成一个NxM矩阵(即非方形),我需要解决 - 或至少试图解决,以表明没有解决方案的系统.(更可能的是,没有解决方案)
据我了解,如果我的矩阵不是正方形(过度或未确定),那么就找不到确切的解决方案 - 我是否正确地思考这个？有没有办法将矩阵转换为方阵以计算确定性,应用高斯消元法,克莱默定律等？
值得一提的是,我的未知数的系数可能为零,因此在某些极少数情况下,可能会有零列或零行.
我正在尝试构建一个脚本,它将动态排列照片,就像拼贴一样,与http://lightbox.com/explore#spotlight上的内容非常类似.
我当然可以编写代码,用不同的照片集来处理每个案例,但我更愿意拥有能够处理任意数量照片的算法.这里解释的算法http://www.hpl.hp.com/techreports/2008/HPL-2008-199.pdf在第4章中看起来与我需要做的非常相似.在我的情况下,垂直和水平比率总是相同的.我会定义一个边界框,每个节点可以分割多少个级别.边界框将具有相同的水平照片比例.如果算法不能适合所有图像,我会返回一个级别并将其留在那里或从可用照片池中选择另一张照片.
我的问题非常类似于这个算法在屏幕上排列图像,但我不知道如何前进.任何进一步的指导或伪代码都会非常有用.
我必须解决一个由32个xor方程组成的系统，每个方程包含32个变量中的15个。一个看起来像这样：
i[0] = p[0] ^ p[4] ^ p[5] ^ p[10] ^ p[11] ^ p[20] ^ p[21] ^ p[22] ^ p[23] ^ p[25] ^ p[26] ^ p[27] ^ p[28] ^ p[30] ^ p[31]
i[n]并且p[n]是16位整数。
因此，据我了解，我最终将得到一个32x32矩阵（仅包含1和0）和32个结果向量。
显然，高斯消除是我所需要的，但是我无法解决这个问题，有人可以给我一些有关如何解决此类问题的见解吗？
我想知道R是否存在能够将线性方程组转换成矩阵形式的任何包或其他预构建解决方案(例如,通过Gauss Seidel算法求解),类似于equationsToMatrix(eqns,vars) Matlab中的函数？
Matlab的一个例子:
[A, b] = equationsToMatrix([x - y == 0, x + 2*y == 3, [x, y])
A =
[ 1, -1]
[ 1, 2]
b =
0
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关于构建块的建议也非常有用.
我将解决一个小的线性系统Ax = b,其中A一个4乘4的对称矩阵存储了16个double数字(实际上其中10个足以表示它),b是4乘1的向量.问题是,我必须运行这种系统数百万次.所以我正在寻找最有效的库来解决它.我尝试了cv::solve()方法OpenCV,但我仍觉得它很慢.
由于矩阵A是对称的,我记得Conjugate Gradient算法因其效率而可能是一个很好的候选者.但是,我还没有找到它的库(英特尔MKL似乎有一个,但它是专为稀疏矩阵设计的,不适合我的问题).
任何人都可以帮助我吗？
我有线性方程组，但是我不希望答案是一个数字 - 我希望它是参数。
ax+by= m cx+dy= n 我没有任何常数的值，所以对于上面的等式，我只想要答案 x = (md-nb)/(ad-bc) y = (mc-na)/(bc-ad)。
我如何在 Sage 中做到这一点？