问题标签 [ojalgo]

最近，我开始使用 ojAlgo 库。您可以从http://ojalgo.org/index.html获得更多信息。

但是，当我尝试使用它时遇到问题。问题是当我想从雅虎财经检索股票数据时，股票日期和股票价格不匹配。

以下是 Java 代码片段。

返回结果是

1986 年 5 月 28 日星期三 17:00:00 PDT 2.89

但我认为结果应该是

1986 年 5 月 29 日星期四 17:00:00 PDT 2.89

如您所见，日期已偏移。这个问题会影响整个 ypriceSeries 结果。相应股票价格的日期向后移动了一天。

这使得整个股票数据不正确。有人有想法吗？

这是一个错误还是其他什么？谢谢。

我有一个二次规划问题（具有线性约束、整数变量的二次目标函数），我想用 Java 解决。ojAlgo 似乎能够做到这一点。不幸的是，我找不到有关如何使用它的文档或示例。有谁可以帮我离开这里吗？

也欢迎使用 ojAlgo 以外的工具在 Java 中解决 QP 的建议。

我正在尝试使用ojAlgo来解决 Java 中的一些线性代数问题。我在问是否有任何“聪明”的方法可以使用现有数组创建矩阵。

这是我天真的方法：

这行得通，但是每次都做太麻烦了。我可以编写一个这样做的类，并在每次我想做的时候调用它，但我想知道是否有更简单的方法。

有没有更简单的方法？

我正在使用 ojalgo 来解决 java 中的 (NxN) Ax = b System。由于 A 有可能是奇异矩阵，因此我希望我的代码以某种方式知道这一点。有办法吗？（文档指出，solve()如果问题不合格并且该invert()方法未引发异常，则该方法返回一种可能的解决方案）。

任何帮助将不胜感激。提前致谢。

我正在尝试使用 Ojalgo 解决 M (NxN) 线性系统 (Ax = B, B = [b1,b2,...bM])。最有效的方法是什么？我还想知道 A 是否是单数（A，B 是 PrimitiveMatrix 类型的对象）。

任何帮助将不胜感激。谢谢！

我正在尝试使用 Ojalgo 解决 M (NxN) 线性系统 (Ax = B, B = [b1,b2,...bM])。感谢apete的建议，我成功地检查了 A (A, B are objects of type PrimitiveMatrix) 是否是奇异的，但似乎有时它也不稳定。确定这个矩阵是否稳定对我来说真的很有用或不。

非常感激任何的帮助。谢谢！

我有一个中等大的Ax = b问题要解决。矩阵 A 是600x600。

我的代码解决了这个问题，但需要很长时间才能完成。因此，我尝试检查 (with System.currentTimeMillis()) 以查看我的代码在哪里变慢。

事实证明，在 A 的计算过程中，我执行了 command A = L1 * A0 * L1.transpose()。该过程在这条线上消耗了几乎 100% 的总时间。

奇怪的是，L1 是一个600x600单位矩阵（即A[i,j] = 1, ifi == j和0, else ）。所以，这条线不应该花那么长时间来执行。在这个问题中也应该很容易绕过

但是，如果我尝试通过注释掉该行并将其替换为A = A0. 然后代码执行时间太长（在我杀死它的原始时间的 10 倍之后）。此外，CPU 使用率达到 100%。

我查了一下，结果是A和L1 * A0 * L1.transpose()是一样的。

总而言之，使用我的 Java 代码的一部分（我使用库 ojalgo 来处理矩阵）：

整个过程大约需要 69 秒，其中 65 秒是在一个微不足道的计算中消耗的，我未能绕过。过去，对于较小的矩阵 (60x60)，同样的过程已经成功运行。

我不太确定如何进行调试尝试。任何帮助将不胜感激。

似乎问题比我最初估计的要深一些。我试图打印这些矩阵以上传它们，但随后出现了另一个问题。我发现我的代码在我第一次运行时就崩溃了System.out.println(A0.get(aRow,aColumn));。A0是通过将 double 类型的数字添加到具有维度的零矩阵的每个位置来创建的600x600。此外，还会出现以下消息：

再次强调，当这些矩阵为60x60.

谁能告诉我如何在 ojAlgo 中将两个矩阵的对应元素相乘？寻找块功能c[i][j] = a[i][j] * b[i][j]

寻找一个从矩阵或密集存储的所有元素中添加/减去双精度的函数。

假设我有一个 2x2 矩阵作为 PrimitiveDenseStore

无论如何都可以根据给定的匿名函数映射所有这些值，例如

所以结果是