十字链表实现稀疏矩阵的加法、减法、乘法、转置、求最值、插入、查看、删除等基本功能，菜单栏采用hash表存储稀疏矩阵，给每个矩阵存储一个名字，hash函数进行寻找。
2022-12-14 23:03:45
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针对GMRES(m)算法提出一种Krylov子空间E-变换GMRES(m)算法.利用单位矩阵E将GMRES(m)算法的方程组系数矩阵变换为对角矩阵,使求解问题大为简化.理论分析了算法的收敛性.通过数值实验分析,研究结果表明:在大型稀疏工程计算问题的求解中,E-变换GMRES(m)算法具有可行性、稳定性和可靠性,显著提高了GMRES(m)算法的计算精度和计算效率.
2022-11-06 22:16:27
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稀疏矩阵
稀疏矩阵库。
安装
$ npm i ml-sparse-matrix
用法
import { SparseMatrix } from "ml-sparse-matrix" ;
const matrix1 = new SparseMatrix ( [
[ 1 , 2 ] ,
[ 3 , 4 ] ,
] ) ;
const matrix2 = new SparseMatrix ( [
[ 0 , 5 ] ,
[ 6 , 7 ] ,
] ) ;
const product = matrix1 . kroneckerProduct ( matrix2 ) ;
执照
2022-09-27 16:19:43
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异常目标检测在高光谱图像(HSI)处理领域发挥越来越重要的作用。低秩稀疏矩阵分解算法(LRaSMD)可将背景和异常区分开，可以极大地减弱异常目标对背景的污染。基于此，提出一种基于低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典表达(LRaSMD-SR)的高光谱异常目标检测算法，通过LRaSMD的方式获取背景集，通过稀疏表达的方式从背景集中构建背景字典模型，最后通过计算重构误差来检测异常点。该算法在模拟和真实数据上都进行了有效性验证，实验结果证明LRaSMD-SR算法具有非常好的异常目标检测性能。
2022-09-22 11:13:03
4.11MB
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该文件可替代 Matlab 的 kron.m。 它包含更有效的 Kronecker 产品实现，用于密集、稀疏和逻辑矩阵。
2022-09-14 16:12:47
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