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我正在尝试使用 clojure 中的转换矩阵。在将年度债券评级转换矩阵转换为季度时，我需要方阵的 0.25 次方。

在 python 中，我们有来自 scipy的 fractional_matrix_power为：

在搜索Incanter和Parallel Colt时，我还没有找到任何东西。涉足 javadocs 和 google 搜索并没有帮助，但也许“矩阵”和“电源”太通用了，无法深入了解我正在寻找的内容。

我真的需要对python或 R 函数进行转码，还是我缺少一些很酷的 colt doc 站点？

我有一个 Java 模拟，我需要在其中使用Uniform、Exponential、Poisson和Gamma分布 - 我需要用相同的种子初始化随机流和/或这些分布中的每一个（这样我就可以准确地再现给定固定种子的轨迹） .

我正在使用Parallel Colt（这是 Colt 的多线程版本）。

对于Uniform，我可以正确地播种一个DoubleUniform对象（从 导入之后cern.jet.random.tdouble.DoubleUniform）：

但是，对于Exponential、Poisson和Gamma分布（都在cern.jet.random.tdouble），我不能通过传递fixedSeed- 来做同样的事情，因为它们希望DoubleRandomEngine传递一个对象：

构造函数摘要

Exponential(double lambda, DoubleRandomEngine randomGenerator)
构造负指数分布。

Poisson(double mean, DoubleRandomEngine randomGenerator)
构造泊松分布。

Gamma(double alpha, double lambda, DoubleRandomEngine randomGenerator)
构造 Gamma 分布。

有没有办法像我一样初始化这些（Exponential、、Poisson和） ？或者我应该实例化一个父/基类（如果是，如何？），所有这些类都从其中扩展？GammaUniformcern.jet.random.tdouble

笔记：

1. 同样，我想要一个随机流（这样我的所有分布都可以使用该流中的随机数）——这对于可重复性非常重要。
2. 一个示例模拟可能需要对这些分布进行数百万次（总共）采样 - 因此性能/速度始终是一个问题。

COLT 网站上的代码示例显示：

但这并没有利用矩阵的稀疏性。我只想迭代非零值。

我正在参加 Colt Steele 的 Web 开发人员训练营，我已经到了要为 YelpCamp 应用程序创建数据库的地步。问题是，他正在使用 MongoDB，而我不想使用它。我想使用 MariaDB。如何让 Node JS 使用它？我已经使用 npm install 将它添加到我的项目中，但我不知道从这里去哪里。我找不到任何专门与 nodejs 和 mariadb 相关的指南。官方指南对初学者不友好。我不知道它甚至说了什么。

我不像他那样通过 Cloud9 工作，因为他们不接受新的注册。我正在使用命令行在我的计算机上运行 node.js，并且一直在关注他的视频。

我从 Colt 看到了这个例外OpenLongObjectHashMap：

它是不可复制的。

这是 indexOfKey：

因此，唯一使用的除数是length和(length - 2)，其中length是table.length，table是一个内部数组。

但是，表只初始化为最小大小为 3 的数组（默认值为 277，这是我正在使用的）。整数环绕似乎也不可能。

所以这似乎是一个不可能的错误。

有任何想法吗？