问题标签 [basis]

在 Accurev 中，我在尝试从流中提取最新信息时意外地通过恢复到基础来清除流。这删除了流中的所有文件。有可能撤消吗？如何？

大家好，我希望你能帮助我解决这个问题。我正在使用ns(...)R 中的命令来生成自然样条线的基础，包括

• 1 个内结
• 2个边界结
• 截距等于T

举个例子，ns(1:20, knots=9, Boundary.knots=c(1,15), intercept=T). 我有一些我自己很难解决的问题，即：

1. R 返回 3 个多项式的基：为什么是 3？
2. 这个基的 3 个多项式的方程是什么？
3. 自然样条曲线提供了在边界结之后外推是线性的约束（这并不是我想要的）：我应该如何在我最右边的边界结之后施加外推实际上是常数（即flat ）的约束?

非常感谢您在这方面的所有帮助，您将帮助我很多！

最好的，EM

我想在 python 中初始化一个标准差为 0.08 的随机高斯数组。我能找到这样的东西

但是它的标准差为 1。

此处为 3D TD，定义“Bezier 曲线”和沿它的方向以及控制对象的变换。我在插入之间的“向上向量”Control Objects时遇到了问题，这种方式可以让我在控制之间有超过 180 度的差异，所以我可以扭曲多少。

我正在使用 SideFX Houdini，它有一种类似 C 的语言VEX来实现它们。在这里，您可以看到控制项、Bezier 句柄（青色、黄色）和其中之一的变换面板。

为了生成帧，贝塞尔曲线被重新采样为折线，并从每个Control Object对应点开始，有一个平行帧传输到Control Object对应点。

这将导致帧的连续性中断，所以我所做的是围绕切轴进行加权旋转，因此帧的“Up Vector”逐渐与下一个Control Object“ Up Vector”对齐。

问题是这种对齐是通过检查两个向量之间的角度来完成的，帧传输向上和下一个Control Object Up在同一平面上。最大的不同是180度。除此之外，它会翻转到另一边：带有翻转帧的剪辑

现在，如果应用这种扭曲或滚动，我可以拥有超过 180 个，作为帧传输和后续对齐的偏移，但这是一个额外的步骤。 扭曲超过 180 作为偏移

我知道在处理矩阵时没有转弯的概念，因此我从与Euler构成的对象中提取的内容可能是不可能的。但我有一种感觉，可能有一个涉及四元数的解决方案，我通常将它们用作Axis-Angle，而不是我在概念上完全掌握它们。

我的问题似乎是我如何将一个控制对象与下一个控制对象联系起来，我可以掌握从一个控制对象到另一个控制对象需要多少扭曲。

寻找我应该研究的参考文献来对此进行排序。如果它甚至可能......

谢谢

我需要使用 Java 中的 CPLEX API 枚举对应于 LP 的所有极值点的所有基。不幸的是，我没有找到使用 CPLEX 执行此操作的任何方法。有解决办法吗？

如果没有，我会自己做，但我需要打基础。CPLEX 是否有任何简单的方法来枚举所有基础并检查基础是否是可行的解决方案？

我正在尝试了解实现 bspline 基函数的工作流程。

结果basisValueMat_f：

图示：

代码：

请帮助我了解 thecreate_bspline_basis和eval_basis函数的作用。我需要对这些信息进行数学解释。

我正在寻找一种简单的方法来获取 CPLEX 的 LP 问题的基本变量列表，或者一种指示变量是否在基础中的方法？

实际上，我正在研究列生成算法。解决受限主问题后，新列变为0。如何检查新变量为0但在基中，即退化，或者它不在基中并且我的实现中有错误？

我有一个大小为 mXn 的数据矩阵。我想知道如何在 python 中找到矩阵的一组非正交向量，其中每个向量的大小为 mX1 和基向量的数量，比如 k << n。

我正在寻找一种方法来为 2 个给定矩阵找到相同的特征向量，这样我就可以进行联合对角化。为此，我发现并尝试通过以下函数使用 qndiag（来自https://github.com/pierreablin/qndiag.git ）：

我将它与以下脚本一起使用，您可以通过下载本文底部的 2 个输入矩阵进行测试：

但不幸的是，我收到以下错误：

我不明白squeeze最重要的函数的效用：为什么函数只eigs返回6 个值而不是像我的数据中的 7 个值（输入矩阵的大小为 7x7）。

这个数组维度问题可能有什么问题，我该如何解决？

我把 2 个可用的输入文件放在这里：

矩阵 Fisher_GCsp_flat.txt

矩阵 Fisher_XC_GCph_WL_flat.txt

您可以测试调用qndiag这两个矩阵的上述代码。

更新 1

为了让有兴趣的人快速测试代码，我放了一个存档链接：

Archive_Matlab_StackOver.tar

您只需在 Matlab 下解压并执行脚本compute_joint_diagonalization.m，您通常会看到上述错误（关于eigs和squeeze函数的使用）。

它应该可以帮助您了解此问题的根源。

更新 2

如果我替换[p, d] = eigs(C_mean)为 [p, d] = eigs(C_mean,7)，我会收到另一个错误：

但是，使用的 2 个矩阵的尺寸是 7x7，应该使用eigs(C_mean,7).

更新 3

op, D, M和的大小k等于（包括错误信息之后）：

请注意，k从 1 到length(D)=7.

这些尺寸是否会出现问题？

我正在阅读一篇关于量子模式匹配的论文，在这里它谈到了一个酉矩阵 U，它表示将状态幅度翻转为计算基础上的排列的预言。参见方程 (7) 下的第 3 页右侧第四段。

有人可以向我解释这意味着什么吗？