写作业专用文档 2012011373 ld
Published
10 April 2014
Contents
平时用来写作业的 Document 模板
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标题1
\[ e^{i\pi} + 1 = 0 \]
标题2
公式 \(e^{i\pi} + 1 = 0\) 公式
Relation \(R\) is \(xy\ge1\), and \(x\in \mathbb{Z}\) and \(y\in\mathbb{Z}\), is \(R\) reflexive?
技巧
这几个网页有讲关于打印的 CSS 属性:
- https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/@page
- http://www.cocss.com/1564.html
- http://dev.w3.org/csswg/css-page/#at-page-rule
分个页试试
考试项目 | 时间 |
---|---|
复变函数 | 1.8 |
大物 | 1.10 |
电子学基础 | 1.16 |
Right | Left | Center | Default |
---|---|---|---|
12 | 12 | 12 | 12 |
123 | 123 | 123 | 123 |
1 | 1 | 1 | 1 |
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.navbar {
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}
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技巧
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考试项目 | 时间 |
---|---|
复变函数 | 1.8 |
大物 | 1.10 |
电子学基础 | 1.16 |
Right | Left | Center | Default |
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12 | 12 | 12 | 12 |
123 | 123 | 123 | 123 |
1 | 1 | 1 | 1 |
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}
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技巧
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#include <iostream>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Eigen>
#include <Eigen/SVD>
using namespace std;
using namespace Eigen;
#define FOR(i,l,r) for (int i=(l); i<=(r); i++)
int main() {
Vector4d v1;
v1 << 1, 2, 3, 4;
cout << "v1 = \n" << v1 << endl;
cout << "v1.cols() " << v1.cols() << " v1.rows() " << v1.rows() << endl;
cout << v1(1) << v1(1,0) << endl;
VectorXd v2(2);
v2 << 8, 9;
cout << "v2 = \n" << v2 << endl;
cout << "test matrix" << endl;
MatrixXf m1(2,5);
FOR(i,0,m1.rows()-1) FOR(j,0,m1.cols()-1) m1(i,j) = i*10+j;
cout << "m1 =\n" << m1 << endl;
int rows=5;
int cols=5;
MatrixXf m2(rows,cols);
m2<<( Matrix3f()<<1,2,3,4,5,6,7,8,10 ).finished(),
MatrixXf::Zero(3,cols-3),
MatrixXf::Zero(rows-3,3),
MatrixXf::Identity(rows-3,cols-3);
cout<<"m2=\n"<<m2<<endl;
cout<< m1*m2 <<endl;
cout<<"转置"<<endl;
cout << m2.transpose() * m1.transpose() << endl;
cout<<"对每个元素执行 cos"<<endl;
cout << m2.array().cos() << endl;
cout<<"行列式"<<endl;
cout << m2.determinant() << endl;
cout<<"特征向量"<<endl;
EigenSolver<decltype(m2)> es(m2);
cout << es.eigenvectors() << endl;
cout<<"特征值"<<endl;
cout << es.eigenvalues() << endl;
cout<<"特征值分解 V*D*V^(-1)"<<endl;
cout << es.eigenvectors() * es.eigenvalues().asDiagonal() * es.eigenvectors().inverse() << endl;
cout<<"SVD 分解"<<endl;
JacobiSVD<decltype(m2)> svd(m2, ComputeThinU | ComputeThinV);
cout << svd.matrixU().determinant() << endl << svd.singularValues() << endl << svd.matrixV().determinant() << endl;
cout << svd.matrixU() * svd.singularValues().asDiagonal() * svd.matrixV().transpose() << endl;
cout<<"SVD 解最小二乘"<<endl;
cout << svd.solve(VectorXf::Ones(5));
cout<<"极分解"<<endl;
auto rot = svd.matrixU() * svd.matrixV().transpose();
auto scl = svd.matrixV() * svd.singularValues().asDiagonal() * svd.matrixV().transpose();
cout<<rot<<endl<<scl<<endl;
cout<<rot.determinant()<<endl<<rot*scl<<endl;
cout<<"齐次坐标"<<endl;
Transform<float, 5, Affine> trans;
//trans.computeRotationScaling();
cout << trans.matrix() << endl;
cout<<"解线性方程"<<endl;
VectorXf v(5);
v << 1,2,4,3,5;
cout<<MatrixXf(v.asDiagonal()).colPivHouseholderQr().solve(VectorXf::Ones(5))<<endl;
}
考试项目 | 时间 |
---|---|
复变函数 | 1.8 |
大物 | 1.10 |
电子学基础 | 1.16 |
Right | Left | Center | Default |
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12 | 12 | 12 | 12 |
123 | 123 | 123 | 123 |
1 | 1 | 1 | 1 |
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考试项目 | 时间 |
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复变函数 | 1.8 |
大物 | 1.10 |
电子学基础 | 1.16 |
Right | Left | Center | Default |
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12 | 12 | 12 | 12 |
123 | 123 | 123 | 123 |
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