问题标签 [orthogonal]

我正在使用 scipy.odr 使用权重拟合数据，但我不知道如何获得拟合优度或 R 平方的度量。有没有人建议如何使用函数存储的输出来获得这个度量？

When are hash functions orthogonal to each other?

And can you provide an example in Java of two hash functions that are orthogonal to each other?

我想在 MATLAB 中生成随机均值保持 正交矩阵A，这样：

A*trans(A) = I, && A*1=1 ( 1是所有数组都等于 1 的向量)

我将不胜感激任何建议。

好的，这是一个更新。您将拥有与我相同的输入矩阵。

我从以下矩阵 X 开始：

这个矩阵应该被转换成一个矩阵 Y，即(25x15)。由于这个很大，我只给 ua 几个值（右下角应该是这样的）：

这种转换描述如下：

它使用奇异值分解来获取对应于零奇异值的列。

我试图找到解决方案svd()但没有成功。在 RATS 中，这种精确的转换由过程管理%perp。一个 Estima 的人向我解释说，这个过程“使用奇异值分解来获取对应于零奇异值的列”。

希望提供的数据有助于找到解决方案。

马丁

假设我有两个向量：X=[x0,x1,x2]; Y=[y0,y1]; 在 Matlab 中是否存在一个可以生成 2x3 矩阵 Z=f(X,Y) 的命令，在哪里Z=[x0+y0, x1+y0, x2+y0; x0+y1, x1+y1, x2+y1]？

提前致谢。

我目前正在使用正交地图，而不是等轴测图。但我想得到一个透视的外观。第一张图片展示了我目前拥有的东西，第二张展示了我的目标。

难道不能以某种方式用变换矩阵来做到这一点吗？我只设法缩放整个图像..

我想在 MATLAB 中生成具有以下约束的 M*N 矩阵（M 不等于 N）：

步骤 1. 将矩阵的每个条目设置为 iid N(0,1) 值。

步骤 2. 使用 Gram-Schmidt 算法正交化矩阵的 M 行。

步骤 3. 将矩阵的行标准化为单位长度。

我不知道如何实现上面的第二步。

任何帮助表示赞赏。

我正在尝试将我前段时间编写的旧 SDL 游戏移植到 3.3+ OpenGL，并且在获取正确的正交矩阵及其对应视图时遇到了一些问题。

如果我简单地使用这个投影并尝试在 win_W 和 win_H 的边界内渲染一个四边形，它就可以工作。但是，如果我尝试使用以下方法模拟相机：

我什么都得不到。即使将四边形定位在中心，如果相反，我将视图居中：

考虑到 SDL 通常会从游戏中的顶点中减去相机值来模拟视图，这样在着色器中替换我的 MVP 操作是否更好：

不幸的是，我从中学习的源代码（ArcSynthesis Book）并未涵盖涉及默认 NDC 以外的坐标系的视图。出于某种原因，即使在今天，大多数关于 opengl 的讨论都是关于已弃用的版本。简而言之，在现代opengl中将视图设置为正交投影矩阵以进行简单2D渲染的最佳方法是什么？

Matlab 中有一个[Q,R] = qr(A,0)函数，根据文档，它返回 A 的 qr 分解的“经济”版本。norm(A-Q*R)为我的数据集返回 ~1e-12。理论上也Q'*Q应该返回 I。在实践中，对角线上方和下方有小的非零元素（大约 1e-6 左右），以及略大于 1 的对角线元素（再次，大约 1e-6 ）。是否有人知道qr(.,0)通过指定 epsilon 或通过迭代次数来控制结果 Q 的精度或质量（正交性）的方法？数据集的大小使 qr(A) 内存不足，所以我必须使用 qr(A,0)。

假设我有一个 n 维正交矩阵，其中一些元素给定，而其他元素未知。是否存在一种有效的算法来找出未知元素并恢复整个矩阵（如果有很多只需要找到一个解决方案，当没有解决方案时会出错）？

谢谢！