Descarga de Maxima
Cuando asignas algo a M[i, j] sin declarar M previamente, Maxima crea un array (llamado “array no declarado” en la terminología de Maxima) adjunto al símbolo M como una propiedad, no como un valor. Por lo tanto, cuando usted ingresa M en el prompt interactivo, sólo ve M porque no tiene un valor. (Las propiedades son elementos asociados a un símbolo, que son distintos del valor del símbolo).
Con ese preámbulo, te recomendaré que asignes un valor matricial a M y luego lo asignes a los elementos de la matriz. No tengo las definiciones de eq y Acc así que ratcoef no hace nada útil aquí.
Documentación sobre Maxima
ResumenConfirmamos la predicción de Flandrin para la media esperada de máximos locales de espectrogramas de ruido blanco complejo con ventanas gaussianas (espectrogramas gaussianos o, equivalentemente, módulo de funciones enteras gaussianas ponderadas), una consecuencia del modelo conjeturado de media de panal doble para la red de ceros y máximos locales, donde el área de hexágonos centrados en máximos locales es tres veces mayor que el área de hexágonos centrados en ceros. Más concretamente, mostramos que los espectrogramas gaussianos, normalizados de forma que su densidad esperada de ceros sea 1, tienen una densidad esperada de 5/3 puntos críticos, entre los cuales 1/3 son máximos locales, y 4/3 puntos de silla, y calculamos las distribuciones de valores de ordenadas (alturas) para los extremos locales del espectrograma. Para ello, primero se escriben los espectrogramas en términos de funciones enteras de Gauss (GEF). Los extremos se consideran bajo la derivada invariante de traslación del espacio de Fock (que en este caso coincide con la conexión de Chern de la geometría diferencial compleja). También observamos que los puntos críticos de un GEF son precisamente los ceros de una función aleatoria gaussiana en el primer nivel superior de Landau. Discutimos las extensiones naturales de estas funciones aleatorias gaussianas: Funciones gaussianas de Weyl-Heisenberg y funciones gaussianas biéntricas. El artículo también revisa los resultados recientes sobre las aplicaciones de los espectrogramas de ruido blanco, las conexiones entre varios desarrollos, y pretende ser en parte una introducción pedestre.
Máximo si entonces si no
Una matriz m × n: las m filas son horizontales y las n columnas verticales. Cada elemento de una matriz suele denotarse mediante una variable con dos subíndices. Por ejemplo, a2,1 representa el elemento de la segunda fila y la primera columna de la matriz.
En matemáticas, una matriz (en plural matrices) es una matriz o tabla rectangular de números, símbolos o expresiones, dispuestos en filas y columnas, que se utiliza para representar un objeto matemático o una propiedad de dicho objeto.
Sin más especificaciones, las matrices representan mapas lineales y permiten realizar cálculos explícitos en álgebra lineal. Por lo tanto, el estudio de las matrices constituye una gran parte del álgebra lineal, y la mayoría de las propiedades y operaciones del álgebra lineal abstracta pueden expresarse en términos de matrices. Por ejemplo, la multiplicación de matrices representa la composición de mapas lineales.
No todas las matrices están relacionadas con el álgebra lineal. Este es, en particular, el caso en la teoría de grafos, de las matrices de incidencia y las matrices de adyacencia[1]. Este artículo se centra en las matrices relacionadas con el álgebra lineal y, a menos que se especifique lo contrario, todas las matrices representan mapas lineales o pueden verse como tales.
Máximos resolver ecuación
Aumenta el contraste y acentúa el detalle en la imagen o selección, pero también puede acentuar el ruido. Este filtro utiliza los siguientes factores de ponderación para sustituir cada píxel por una media ponderada del vecindario 3×3.
Utiliza un detector de bordes Sobel para resaltar los cambios bruscos de intensidad en la imagen activa o la selección. Se utilizan dos núcleos de convolución 3×3 (mostrados a continuación) para generar derivadas verticales y horizontales. La imagen final se obtiene combinando las dos derivadas mediante la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados.
Los comandos de este submenú producen un efecto de sombra, en el que la luz parece provenir de una dirección correspondiente al nombre del comando. Los comandos utilizan Convolve3x3, la función de convolución 3×3 de ImageJ. En la ilustración se muestran dos de los núcleos de convolución. Shadows Demo utiliza los ocho núcleos para demostrar la velocidad de Convolve3x3.
a cada píxel (p) de la imagen o selección, donde 0.1 <= gamma <= 5.0. Para imágenes RGB, esta función se aplica a los tres canales de color. Para imágenes de 16 bits, se utilizan los valores mínimo y máximo de la imagen para escalar en lugar de 255.