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外文原版 矩阵广义逆
2 个回复 - 1308 次查看 广义逆理论在经济和金融中的应用很广泛,该书是广义逆的经典,深入浅出,值得一读2010-6-8 09:44 - aawww - 经济金融数学专区
James(1978)年关于广义逆(The Generalised Inverse)的介绍,很详细,值得一读
0 个回复 - 430 次查看 James(1978)年关于广义逆(The Generalised Inverse)的介绍,很详细,值得一读2019-8-16 17:31 - zpp1995 - 爱问频道
图书求助:奇异值分解及其在广义逆理论中的应用
1 个回复 - 754 次查看 【作者(必填)】郭文彬,魏木生 【文题(必填)】奇异值分解及其在广义逆理论中的应用 【年份(必填)】北京:科学出版社 , 2010.05 【全文链接或数据库名称(选填)】http://book.duxiu.com/bookDetail.jsp?dxNum ...2016-9-29 22:06 - xinchuzu - 求助成功区
广义逆矩阵 Generalized Inverses of Matrices
0 个回复 - 1522 次查看 2016-8-18 11:33 - 叶蕴锋 - R语言论坛
R软件求广义逆
0 个回复 - 1950 次查看 请问,对于任何一个矩阵而言,广义逆总是存在的,但是R软件求广义逆的时候总报错,除了ginv函数求广义逆,还有其他方法求广义逆吗?2019-10-10 10:10 - Otniel24 - R语言论坛
求问完全消耗系数可以用广义逆来计算吗?
1 个回复 - 1461 次查看 通过投入产出表计算了直接消耗系数,但用solve(I-A)来求完全消耗系数的时候,出现了singular的情况,无法求逆。那这时我可以用MASS的广义逆ginv(I-A)来求完全消耗系数吗?2018-5-26 16:56 - 鱼池驰 - R语言论坛
python中怎么对矩阵求广义逆
4 个回复 - 6038 次查看 python中有没有像matlab一样能直接求出矩阵广义逆的函数?如果没有的话,要怎么实现呢?2018-3-17 11:20 - yingzixpp - 新手入门区
一种基于广义逆的机器学习新方法
0 个回复 - 438 次查看 摘要:针对常规的前馈神经网络因采用梯度下降法进行参数学习而容易陷入局部极小值,且由于算法的局限性,其网络的推广性能较差,容易出现过学习现象的问题,提出了一种新的单隐层前馈神经网络(SLFNs)学习算法。该算法对于 ...2018-2-8 09:20 - AIworld - 人工智能论文版
两电机变频调速系统的神经网络广义逆解耦控制
0 个回复 - 517 次查看 摘要:两电机变频调速系统是一个多输入多输(multi—input multi—output,MIMO)非线性强耦合的控制系统。神经网络广义逆控制方法不但可以实现MIMO系统的线性化与解耦,而且通过合理地调节广义逆系统的参数,可以使 ...2018-1-1 10:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
如何利用消去变换计算逆矩阵,广义逆矩阵,求解线性方程组?
1 个回复 - 2703 次查看 消去变换又叫Sweep变换。 已知矩阵A=(a_{ij})_(n*m),a_ij !=0,消去变换如下定义: [LaTex]b_{\alpha \beta}=\begin{Bmatrix}\frac{1}{a_{ij}},&\alpha=i,\beta=j \\ -\frac{a_{\alpha j}}{a_{ij}},&\alpha \neq i, ...2015-3-21 23:42 - EchoEstelle - 爱问频道
神经网络广义逆系统控制
0 个回复 - 648 次查看 摘要:提出适合于高阶非线性系统线性化解耦的广义逆系统,它与被控系统复合后,不但能实现原系统的线性化和解耦,而且通过合理地设计逆系统,可使伪线性复合系统的极点在复平面上任意配置,进一步提出由静态神经网络 ...2017-10-27 07:20 - a智多星 - 人工智能论文版
英文图书求助:广义逆 理论与计算
0 个回复 - 784 次查看 【作者(必填)】Wang guorong等著 【文题(必填)】Generalized Inverses:Theory and Computations 广义逆:理论与计算(英文版) 【年份(必填)】北京:科学出版社 , 2004 【全文链接或数据库名称(选 ...2017-2-12 17:19 - xinchuzu - 文献求助专区
r中有没有广义逆的命令
2 个回复 - 5332 次查看 怎样用R算广义逆2008-10-28 18:39 - zjj8211 - R语言论坛
请问如何用SAS来计算广义逆
1 个回复 - 2082 次查看 rt2008-6-1 16:55 - 小季 - SAS专版