Añadir octava
Reetiquetado de “Parche enviado” a “En progreso” porque el parche aún no tiene una heurística para estimar el número de elementos distintos de cero, y no es lo suficientemente grave como para introducir una solución parcial en 4.2.0.
Una gran debilidad del parche bsxfun es que construye la matriz dispersa columna a columna. Esto probablemente implicará copiar toda la matriz para cada fila procesada. Esto puede evitarse si conocemos el número de elementos distintos de cero en la matriz final.
No siempre queremos devolver una matriz dispersa de bsxfun para una mezcla de dispersa y completa. Por ejemplo, @plus y @minus deberían devolver generalmente una matriz completa. El parche adjunto omite un nivel de optimización para matrices dispersas (maybe_optimized_builtin). La alternativa sería mejorar la primera etapa de optimización para considerar qué operaciones deberían convertir de completa a dispersa y cuáles deberían convertir de dispersa a completa.
Octave de 32 bits tiene un límite en el número máximo de elementos en un array. He recompilado desde el código fuente (siguiendo el script en https://github.com/calaba/octave-3.8.2-enable-64-ubuntu-14.04 ), y ahora tengo indexación de 64 bits.
Matriz en octava
Ahora, antes de cargar los datos, tenemos que cambiar nuestro directorio de trabajo actual a la ubicación donde se almacenan nuestros datos. Podemos hacer esto con el comando cd y luego cargarlo de la siguiente manera : % cambiar el directoriocd /home/dikshant/Documents/Octave-Project % listar los datos presentes en este directoriolsOutput :
Aquí hemos tomado los datos de las calificaciones de un estudiante como Feature y sus notas como variable objetivo.Este es el archivo Feature.dat que consiste en 25 registros de las horas de estudio del estudiante.Este es el archivo target.dat que consiste en 25 registros de las notas del estudiante.Podemos cargar el archivo con el comando load en Octave, en realidad hay 2 formas de cargar los datos ya sea simplemente con el comando load o usando el nombre del archivo como una cadena en load(). Podemos usar el nombre del archivo como Feature o target para imprimir sus datos. % loading Feature.datload Feature.dat % or load(‘Feature.dat’) % loading target.datload target.dat % or load(‘target.dat’) % print Feature dataFeature % print target datatarget % displaying the size of Feature file i.e. the number of data records and columnFeature_size = size(Feature) % displaying the size of target file i.e. the number of data records and columntarget_size = size(target)Output :
Matriz de índices de octava
Estoy intentando ejecutar FSLNets en la interfaz gráfica de Octave y no obtengo los resultados que esperaba (es decir, los mapas de grupos que he adjuntado). No consigo encontrar dónde se produce el error, así que adjunto el script my_nets.m (tenga en cuenta que ya he ejecutado el script para crear también los resultados resumidos):
ts.DD=[13 14 15 17 21 22 34 36 39 44 47 48 49 55 56 59 61 62 64 66 69 71 82 83 87 90 96 97 99 103 104 110 111 113 119 126 130 134 140 148]; % lista los nodos buenos en tu salida de grupo-ICA (el conteo empieza en 1, no en 0)
Matriz Matlab
\y_t &= \alpha E_t y_{t+1} + (1-\alpha)\theta^2y_{t-1} – \frac{1}{\sigma}(\chi_y E_t y_{t+1}+\chi_\pi E_t \pi_{t+1} – \alpha E_t\pi_{t+1} -(1-\alpha)\theta^2\pi_{t-1}) \ \pi_t &= \beta\alpha E_t\pi_{t+1} + \beta(1-\alpha)\theta^2\pi_{t-1} + \lambda y_t \end{align}
\y_t &= \left(\alpha-\frac{\chi_y}{\sigma}\right)E_t y_{t+1} + \left(\frac{alpha-\chi_\pi}{\sigma}\right)E_t \pi_{t+1} + (1-\alpha)\theta^2y_{t-1} + \frac{(1-\alpha)\theta^2}{\sigma}\pi_{t-1} \ -\lambda y_t + \pi_t &= \beta \alpha E_t\pi_{t+1} + \beta(1-\alpha)\theta^2\pi_{t-1} .\end{align}
\Inicio F = \begin{pmatrix} 1 y 0 -lambda y 1 fin; B = inicio… \frac-alfa-\frac-\chi_y} {\sigma} & \frac-alfa-\chi_\pi} {\sigma} \ 0 & \beta-alfa \final{pmatriz} ;C=\begin{pmatriz} (1-alfa)\theta^2 & \frac{(1-alfa)\theta^2}{\sigma} \ 0 & \beta(1-alfa)\theta^2\end{pmatrix} .\end{align}
Así que la única diferencia entre qz y eig aparecen para alfa = 0, que cuando habrá dos ceros en C. Eso parece ser un caso patológico donde qz puede funcionar mejor. Pero parece poco probable que esto indique un problema mayor.