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python是否有内置函数将矩阵转换为行梯形形式(也称为上三角形)？

我试图使用mathematica绘制一些微分方程的斜率场,但无法弄清楚.说我有等式

    y' = y(t) 
    y(t) = C * E^t

如何绘制坡度场？

我发现了一个例子,但复杂的方式让我理解 http://demonstrations.wolfram.com/SlopeFields/

我无法弄清楚如何用一个变量绘制一个矢量场.也许Mathematica不支持这一点.例如:

 r(t) = cost j + sint i

与...一样

 <cost, sint>

这不起作用:

VectorPlot[{cos t, sin t}, {t, 0, 2 Pi}] 

作为奖励如何获取向量的导数？

我正在为内存非常有限的微处理器编程设计,我必须在不同的功能中使用"大量"内存.我不能有一个大的堆栈段,堆段,数据段,我必须选择哪个做大,哪个做小.我总共大约32KB,

我使用大约20KB的文本段,其余为12KB.我需要一个4KB的缓冲区来传递给不同的函数(SPI Flash扇区大小).应该在哪里初始化那个大缓冲区？

所以我的选择是:

1)如果我在函数的开头声明缓冲区,则需要使堆栈变大

spiflash_read(...)
{
  u8 buffer[4096]; // allocated on stack 
  syscall_read_spi(buffer,...)
}

2)动态分配,堆需要变大

spiflash_read(...)
{
  u8 *buffer = (u8*) malloc(4096); // allocated in heap
  syscall_read_spi(buffer,...)
}

3)静态分配,巨大的下方不能在"SPI库"之外使用.

static u8 buffer[4096]; // allocated in data section.

spiflash_read(...)
{
  syscall_read_spi(buffer,...)
}

我的问题是哪种方法是实现这种设计的最佳方式？有人可以解释一下推理吗？