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IndexedSeq[Double]在设计特定领域的数值计算库时寻找要使用的正确数据类型（例如）。对于这个问题，我将范围限制为使用Double. 该库将定义一个数字函数，这些函数通常应用于一维数组中的每个元素。

注意事项：

• 首选不可变数据类型，例如Vector或IndexedSeq
• 想要最小化数据转换
• 在空间和时间上合理高效
• 对使用图书馆的其他人友好
• 优雅干净的 API

我应该使用集合层次结构更高的东西，例如Seq？

还是只定义单元素函数并将映射/迭代留给最终用户更好？

这似乎效率较低（因为每组调用一次可以完成一些计算），但同时是一个更灵活的 API，因为它适用于任何类型的集合。

有什么建议吗？

我知道要从给定向量中得到零均值向量，我们应该从这个向量的每个成员中减去给定向量的平均值。例如让我们看看下面的例子

我们得到

让我们通过以下操作创建另一个向量

在此之后我们得到

如果我们通过以下公式计算 s 的平均值

我们得到
ans =

实际上，正如我检查过的那样，这个数字非常小

所以我们应该认为我们的向量的均值为零？所以这意味着与 0 的小偏差是由于舍入误差造成的？例如，当我们创建白噪声或此类随机不相关的数据序列时，实际上已经假设即使对于这样远离 0 的小数据，它的均值也为零，并且在这种情况下假设例如对于这种情况

大约当然

我只是想评估输入是否是数字，并且认为isNaN这是最好的方法。但是，这会导致不可靠的结果。例如，使用以下方法：

关于这些价值观：

显示在这个小提琴中：http: //jsfiddle.net/4nm7r/1

为什么不isNaN总是对我有用？

我有两个由纯函数组成的函数。第一个函数取一个地块，在上面盖房子，然后拍张照片在杂志上做广告：

第二个函数也需要一个地块，在上面盖房子，然后给它画龙点睛：

很明显，这两个函数也是纯函数，因为它们是纯函数的组合。现在我有一个包裹，比方说niceParcel，我想将这两个功能都应用到它上面。但是，我想避免前三个子函数被计算两次，因为它们需要很长时间来计算并且它们在两个函数之间共享。

如何重构我的代码，避免这些不必要的计算，同时保留这些具有明确含义的漂亮纯函数？

如果我使用命令编译以下代码g++ -std=c++11 Threads.cpp -lpthread -I../Libs/nr30，其中 nr30 是http://www.nr.com/提供的库，则不会出现错误：

而如果我#include "nr3.h"在与上面相同的代码中添加标题，则会收到以下错误：

你遇到过同样的问题吗？谢谢你的任何建议。

如何用 R 求解非平方线性系统：A X = B？

（在系统没有解或有无穷多个解的情况下）

例子 ：

QHull（也许还有其他很好的QuickHull实现）在许多情况下运行得非常好而且很快。然而，理论上我们知道它的最坏情况可能是 O(n^2)。在实践中，我没有看到任何具有多维（即 20 或 100）的数值示例，其中 QHull 效果不佳。

您是否知道 QHull 工作不佳或给出错误结果的数值示例，或者任何表明它不能在这里应用的例子。

我读到 Fortran 对表达式的计算顺序有严格的规定。对于一些数值算法，这是非常重要的。

数值 C 程序如何控制浮点运算的顺序并防止编译器“优化”为不合需要的运算顺序，例如更改(a*b)*c为a*(b*c).

我必须应用一些我用 python 编写的数学公式：

现在，这是正确的，但显然效率低下，相反的方法是：

然而，第二个例子在 PHi2 的所有元素中给了我相同的数字，所以这更快但答案是错误的。你怎样才能正确和更有效地做到这一点？

注意：eig1 和 eig2 具有相同的维度 d，theta 和 PHi2 具有相同的维度 D，但 d!=D。

我在使用 R 计算非平滑函数的梯度时遇到问题。

为了解释我的问题的核心，我创建了一个简化的问题。我有一个对数似然三变量正态密度函数，其中均值固定为零，方差的对角线项全为 1。

为了保持为 as 的所有值定义我的密度，如果方差不是正定矩阵，则 llk 会吐出 -Inf。现在，我想评估 llk 相对于 (0.5,0.2,0.3) 和 (0.9,-0.146,0.3) 处方差的三个非对角项的梯度。

使用 numDeriv 库中的 grad 函数，我可以将 (0.5,0.2,0.3) 处的梯度计算为：

但是，此方法不适用于 (0.9,-0.146,0.3) 处的梯度。要看到这个：

我知道这是因为第二个方差矩阵接近非正定。

有没有简单的方法来解决这个问题？谢谢你。