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工程計算機複數矩陣的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學
工程計算機複數矩陣的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（日）角明寫的 Python 科學計算入門：基於NumPy/SymPy/SciPy/pandas的數值計算和數據處理方法 和（美）埃裡克·R.約翰斯頓的 量子計算機編程：從入門到實踐都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自中國水利水電 和人民郵電所出版 。
國立中央大學 資訊工程學系 王家慶所指導 裴孟俊的 擴展矩陣分解用於數據表示 （2018），提出工程計算機複數矩陣關鍵因素是什麼，來自於數據表示、計算機視覺、非負矩陣分解、複雜矩陣分解、深度學習、卷積神經網絡、特徵提取。
而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系 王家慶、范世寶所指導 段薇虹的 複數矩陣分解法及其應用 （2017），提出因為有 計算機視覺、特徵提取、复矩陣分解的重點而找出了 工程計算機複數矩陣的解答。
最後網站如何计算MIMO的信道容量？ - 电子工程专辑則補充：关于SVD分解，在矩阵理论中给出相应的解法。 例如：. 在实际的MIMO-OFDM通信系统中，H系数是复数，所以计算量很大。同时，如果要将计算出的分量回传给 ...
Python 科學計算入門：基於NumPy/SymPy/SciPy/pandas的數值計算和數據處理方法
為了解決工程計算機複數矩陣 的問題，作者（日）角明 這樣論述：
Python是一種簡單、易學、功能強大的編程語言，廣泛應用於Web和Internet開發、人工智慧開發、科學計算、軟件開發、數據處理與分析、桌面開發、後端開發等。《Python科學計算入門》就針對編程零基礎讀者，詳細介紹了Python編程基礎知識及Python在科學計算中的應用方法。全書共9章，結合Num Py、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib等軟體庫，通過大量示例對科學計算中的陣列運算、代數計算、數值計算、數據視覺化等內容進行了詳細說明，特別適合想使用計算機解決數學問題的學生、程式師、IT工程師和科研人員學習。 角明（kakuaki） 年畢業于
東京工業大學理工科研究生院 。 從學生時代開始就使用Python、MATLAB、 Fortran、C、LISP等編程語言，專注於數值分 析。為了幫助傳播Python，在Udemy發佈了 Python相關的課程，並在KDP發佈了相關的 電子圖書。 第1章 開發環境的準備 1.1 Python的安裝 1.1.1 Anaconda Individual Edition的安裝 1.1.2 創建虛擬環境 1.2 Jupyter Notebook 1.2.1 何謂Jupyter Notebook 1.2.2 Jupyter Notebook的啟動 1.2.3 單元的操作 第2章 Py
thon編程基礎 2.1 物件和變數 2.1.1 對象的概要 2.1.2 變數 2.1.3 有關命名的規則與注意事項 2.1.4 軟件庫 2.2 數值 2.2.1 整數 2.2.2 浮點數 2.2.3 複數 2.2.4 算術運算子 2.3 容器 2.3.1 字串 2.3.2 列表 2.3.3 索引與切片 2.3.4 可變對象 2.3.5 元組 2.3.6 字典 2.4 比較運算子和邏輯運算子 2.4.1 布林值 2.4.2 比較運算子 2.4.3 邏輯運算子 2.5 條件陳述式 2.5.1 if語句 2.5.2 while語句 2.5.3 for語句 2.6 函數定義 2.6.1 函數定義的基
礎 2.6.2 文檔字串 2.6.3 裝飾器 2.6.4 lambda運算式 第3章 基於NumPy的數組運算 3.1 NumPy的準備 3.1.1 何謂NumPy 3.1.2 NumPy的導入 3.2 數組的創建 3.2.1 array函數 3.2.2 數組的數據類型 3.2.3 值為0和1的數組 3.2.4 表示單位矩陣、對角矩陣以及三角矩陣的數組 3.2.5 數組值等間距變化的數組 3.3 元素的訪問
擴展矩陣分解用於數據表示
為了解決工程計算機複數矩陣 的問題，作者裴孟俊 這樣論述：
在本文中，我們提出了幾種新方法 擴展矩陣分解，包括非負矩陣分解（NMF),、複數矩陣分解（CMF）、與主成分分析（PCA）相結合的捲積神經網絡（CNN)。我們的方法不僅僅適用於一般的數據表示，特別的是可用於圖像分析，同時超越了圖像處理領域的最新技術水準。基於NMF模型的開發，論文設計了兩種約束NMF模型 為了獲得稀疏表示。特別是對於第一個型號我們構建了一個合適的單純錐底座，它結構緊湊且具有很高的泛化能力，我們將此模型命名為魯棒的最大體積約束圖非負矩陣分解（MV_GNMF）。第二，我們添加了新約束 增強稀疏性 代表權。在此，大基錐和稀疏表示 強加於非負矩陣分解 與Kullback-Leible
r（KL）分歧（conespaNMF_KL），它通過基礎上的大型單純錐約束和提取特徵上的稀疏正則化來實現稀疏性。复矩陣分解（CMF） 楷模 是自然延伸 NMF，其中處理複雜數據。這些型號具有廣泛的應用，例如 人臉識別 和臉部表情識別。最近，CMF和示例嵌入複雜矩陣分解（EE-CMF）[37]顯示了面部表情識別中強大的數據表示方法，其中像素密集的實際值轉化為複雜域。按照[37]中的工作，我們開發了CMF方法來增強數據顯示的能力，通過將更多約束集成到EE-CMF模型 中，以獲得圖正則化的示例嵌入复矩陣分解（gEE-CMF）和稀疏性分別用稀疏性約束（sEE-CMF）模型實現樣本嵌入複雜矩陣分解。此外
，我們還提出了兩種複雜領域的數據學習方案，即 複雜域（PCMF）和（DPCMF）上的無監督和監督學習方法。本文的另一個重點貢獻是提出了複雜域上的核方法，我們擴展了用於復雜矩陣分解（DKCMF）的深度核方法，以獲得有效的數據表示。在這項工作中，首先通過由採用的Euler內核定義的顯式映射，將實際數據投影到復雜字段中。然後，建立隱式希爾伯特核空間以將數據投影到高維空間。在特徵空間中，我們應用複雜矩陣因子分解來有效地減少高維數據點的維度，從而獲得新的數據描述符。主成分分析（PCA）被稱為降維和多變量分析的強大技術，而卷積神經網絡（CNN）是強大的視覺模型，可產生特徵的層次結構。人臉識別實驗中，人臉表
情識別和人體動作識別的實驗表現與比較方法相比，所提出的方法提供更了強大的特徵，並獲得了一致且更好的識別結果。
量子計算機編程：從入門到實踐
為了解決工程計算機複數矩陣 的問題，作者（美）埃裡克·R.約翰斯頓 這樣論述：
量子計算被譽為下一代程式設計範式。隨著一些量子計算平臺和模擬器向公眾開放，普通程式師也可以嘗試編寫量子計算程式，感受前沿科技的無窮魅力。 本書 不會解釋晦澀的量子力學理論，而會採用直觀的圓形標記法描繪量子比特，並從實踐角度展示如何編寫有趣的量子計算程式。 通過《量子電腦程式設計：從入門到實踐》提供的線上實驗室網站，你可以動手運行書中的JavaScript示例代碼。全書分為四大部分，分別介紹量子電腦程式設計的核心概念、原語、應用和發展趨勢。你將瞭解量子隱形傳態、量子算數運算、量子傅裡葉變換和量子相位估計等知識，以及量子搜索、量子超採樣、量子機器學習等高級主題。 量子計算
被譽為下一代程式設計範式。隨著一些量子計算平臺和模擬器向公眾開放，普通程式師也可以嘗試編寫量子計算程式，感受前沿科技的無窮魅力。 埃里克.R. 約翰斯頓（Eric R. Johnston）畢業於美國加州大學伯克利分校，他創造了量子計算模擬器QCEngine，目前在矽谷擔任高級量子工程師。 尼古拉斯.哈雷根（Nicholas Harrigan）是英國倫敦帝國理工學院博士，他在量子力學方面的研究工作勉強使他相信，當他不看月亮時，月亮仍在那裡。 梅塞德絲.希梅諾–塞戈維亞（Mercedes Gimeno-Segovia）從英國倫敦帝國理工學院取得博士學位後，加入了PsiQuantum公司，致
力於設計通用量子電腦。 譯者簡介 鄭明智 從事醫療與前沿ICT技術結合的相關研發工作，密切關注人工智慧、量子計算等領域，另譯有《詳解深度學習》《圖解機器學習演算法》等技術書。 《量子電腦程式設計：從入門到實踐》不會解釋晦澀的量子力學理論，而會採用直觀的圓形標記法描繪量子比特，並從實踐角度展示如何編寫有趣的量子計算程式。 通過《量子電腦程式設計：從入門到實踐》提供的線上實驗室網站，你可以動手運行書中的JavaScript示例代碼。全書分為四大部分，分別介紹量子電腦程式設計的核心概念、原語、應用和發展趨勢。你將瞭解量子隱形傳態、量子算數運算、量子傅裡葉變換和量子相位估計等知識，以及量子搜
索、量子超採樣、量子機器學習等高級主題。 譯者序 xi 前言 xiii 第1章 入門 1 1．1 所需背景 1 1．2 何謂QPU 2 1．3 動手實踐 3 1．4 原生QPU指令 6 1．4．1 模擬器的上限 7 1．4．2 硬體的上限 7 1．5 QPU與GPU的共同點 8 第2章 單個量子比特 11 2．1 物理量子比特概覽 12 2．2 圓形標記法 15 2．2．1 圓的大小 15 2．2．2 圓的旋轉 16 2．3 第 一批QPU指令 17 2．3．1 QPU指令：NOT 17 2．3．2 QPU指令：HAD 18 2．3．3 QPU 指令：READ和WRITE
19 2．3．4 實踐：完全隨機的比特 20 2．3．5 QPU 指令：PHASE(θ) 23 2．3．6 QPU 指令：ROTX(θ) 和ROTY(θ) 23 2．4 複製：缺失的指令 24 2．5 組合QPU 指令 24 2．6 實踐：量子監聽檢測 27 2．7 小結 30 第3章 多個量子比特 31 3．1 多量子比特寄存器的圓形標記法 31 3．2 繪製多量子比特寄存器 34 3．3 多量子比特寄存器中的單量子比特運算 34 3．4 視覺化更多數量的量子比特 37 3．5 QPU 指令：CNOT 38 3．6 實踐：利用貝爾對實現共用隨機性 41 3．7 QPU 指令：CPHASE(
θ) 和CZ 42 3．8 QPU 指令：CCNOT 45 3．9 QPU 指令：SWAP 和CSWAP 46 3．10 構造任意的條件運算 50 3．11 實踐：遠程控制隨機 53 3．12 小結 55 第4章 量子隱形傳態 56 4．1 動手嘗試 56 4．2 程式步驟 61 4．2．1 步驟1：創建糾纏對 61 4．2．2 步驟2：準備有效載荷 62 4．2．3 步驟3．1：將有效載荷連結到糾纏對 62 4．2．4 步驟3．2：將有效載荷置於疊加態 63 4．2．5 步驟3．3：讀取Alice 的兩個量子比特 64 4．2．6 步驟4：接收和轉換 64 4．2．7 步驟5：驗證結果 6
5 4．3 解釋結果 66 4．4 如何利用隱形傳態 67 4．5 著名的隱形傳態事故帶來的樂趣 67 第5章 量子算術與邏輯 71 5．1 奇怪的不同 71 5．2 QPU 中的算數運算 73 5．3 兩個量子整數相加 76 5．4 負整數 77 5．5 實踐：更複雜的數學運算 78 5．6 更多量子運算 79 5．6．1 量子條件執行 79 5．6．2 相位編碼結果 80 5．7 可逆性和臨時量子比特 82 5．8 反計算 84 5．9 QPU 中的邏輯運算 86 5．10 小結 88 第6章 振幅放大 89 6．1 實踐：在相位和強度之間相互轉換 89 6．2 振幅放大反覆運算 92
6．3 更多反覆運算？ 93 6．4 多個標記值 95 6．5 使用振幅放大 100 6．5．1 作為和估計的AA 與QFT 100 6．5．2 用AA 加速傳統演算法 100 6．6 QPU 內部 101 6．7 小結 103 第7章 量子傅裡葉變換 104 7．1 隱藏模式 104 7．2 QFT、DFT 和FFT 106 7．3 QPU 寄存器中的頻率 106 7．4 DFT 110 7．4．1 實數DFT 輸入與複數DFT 輸入 111 7．4．2 DFT 一切 113 7．5 使用QFT 117 7．6 QPU 內部 122 7．6．1 直觀理解 124 7．6．2 逐步運算 1
24 7．7 小結 128 第8章 量子相位估計 129 8．1 瞭解QPU 運算 129 8．2 本征相位揭示有用資訊 130 8．3 相位估計的作用 131 8．4 如何使用相位估計 132 8．4．1 輸入 132 8．4．2 輸出 134 8．5 使用細節 135 8．5．1 選擇輸出寄存器的大小 135 8．5．2 複雜度 136 8．5．3 條件運算 136 8．6 實踐中的相位估計 136 8．7 QPU 內部 137 8．7．1 直觀理解 138 8．7．2 逐步運算 139 8．8 小結 141 第9章 真實的資料 145 9．1 非整型數據 146 9．2 QRAM 1
47 9．3 向量的編碼 150 9．3．1 振幅編碼的局限性 153 9．3．2 振幅編碼和圓形標記法 154 9．4 矩陣的編碼 155 9．4．1 QPU運算如何表示矩陣 155 9．4．2 量子模擬 156 第10章 量子搜索 160 10．1 相位邏輯 161 10．1．1 構建基本的相位邏輯運算 163 10．1．2 構建複雜的相位邏輯語句 163 10．2 解決邏輯謎題 166 10．3 求解布林可滿足性問題的一般方法 170 10．3．1 實踐：一個可滿足的3-SAT問題 170 10．3．2 實踐：一個不可滿足的3-SAT 問題 173 10．4 加速傳統演算法 175
第11章 量子超採樣 177 11．1 QPU 能為電腦圖形學做什麼 177 11．2 傳統超採樣 178 11．3 實踐：計算相位編碼圖像 179 11．3．1 QPU 圖元著色器 180 11．3．2 使用PHASE 畫圖 181 11．3．3 繪製曲線 184 11．4 採樣相位編碼圖像 185 11．5 更有趣的圖像 187 11．6 超採樣 188 11．7 量子超採樣與蒙特卡羅採樣 190 11．8 增加顏色 195 11．9 小結 196 第12章 舒爾分解演算法 197 12．1 實踐：在QPU上應用舒爾分解演算法 198 12．2 演算法說明 199 12．2．1 我們需要
QPU嗎 200 12．2．2 量子方法 201 12．3 逐步操作：分解數字15 203 12．3．1 步驟1：初始化QPU寄存器 204 12．3．2 步驟2：擴展為量子疊加態 205 12．3．3 步驟3：條件乘2 207 12．3．4 步驟4：條件乘4 209 12．3．5 步驟5：QFT 211 12．3．6 步驟6：讀取量子結果 213 12．3．7 步驟7：數位邏輯 214 12．3．8 步驟8：檢查結果 216 12．4 使用細節 216 12．4．1 求模 216 12．4．2 時間與空間 217 12．4．3 除了2 以外的互質 217 第13章 量子機器學習 218 1
3．1 求解線性方程組 219 13．1．1 線性方程組的描述與求解 219 13．1．2 用QPU 解線性方程組 220 13．2 量子主成分分析 228 13．2．1 傳統主成分分析 228 13．2．2 用QPU 進行主成分分析 230 13．3 量子支援向量機 233 13．3．1 傳統支持向量機 233 13．3．2 用QPU實現支持向量機 236 13．4 其他機器學習應用 238 第14章 保持領先：文獻指引 243 14．1 從圓形標記法到複向量 243 14．2 與術語有關的一些細節和注意事項 245 14．3 測量基 246 14．4 門的分解與編譯 247 14．5 隱
形傳態門 248 14．6 QPU 名人堂 248 14．7 競賽：量子電腦與傳統電腦 249 14．8 基於oracle 的演算法研究 249 14．8．1 Deutsch-Jozsa 演算法 250 14．8．2 Bernstein-Vazirani演算法 250 14．8．3 Simon演算法 250 14．9 量子程式設計語言 251 14．10 量子模擬的前景 252 14．11 糾錯與NISQ設備 252 14．12 進一步學習 252 14．12．1 出版物 253 14．12．2 課程講義 253 14．12．3 線上資源 253 關於作者 254 關於封面 254
複數矩陣分解法及其應用
為了解決工程計算機複數矩陣 的問題，作者段薇虹 這樣論述：
在這個工作中，我們構造了一個新的用於學習複雜領域的低秩投影的降維模型，以在實際應用中獲得直觀特徵和高性能，特別是面部表情識別和圖像聚類。複數矩陣分解（CMF）是一種將復數矩陣分解為兩個複矩陣因子的矩陣分解方法。建議的模型可以在不限制數據符號的情況下執行。這些建議的框架可以應用於負面和正面的數據，從而在實際應用中產生擴展性和有效性。因此，能夠提取諸如短時傅立葉變換之類的複雜特徵的多個操作將被直接使用，而不是其絕對值（幅度/功率譜圖）。從基本框架CMF開始，我們通過添加圖和稀疏約束來獲得圖的正則化复矩陣分解（GraCMF）和具有稀疏約束的複矩陣分解（SpaCMF），從而開發了兩個約束CMF框架。
此外，我們修改了標準CMF的結構以提供更多的擴展。其中之一就是學習基礎在原始空間（示例）中的示例嵌入复矩陣分解（EE-CMF）。投影复矩陣分解（ProCMF）是作為一種新的學習子空間方法開發的，每個數據點的係數位於一個投影複數矩陣的列向量所跨越的子空間內。簡化的複雜矩陣分解（SiCMF）是一種新的模型，通過凸組合潛在的組件來重構原始實例。為了滿足非負性要求，非負矩陣分解（NMF）通常使用各種策略來使函數最小化，這導致計算複雜度。相反，與所提出的複雜模型的NMF方法相比，其顯著的優越性在於構建一個無約束優化問題，簡化了提取基礎和內在特徵的框架。Wirtinger的微積分被用來計算成本函數的導數。
梯度下降法被用來解決複雜的優化問題。提出的算法被證明為人臉和麵部表情識別以及圖像聚類提供了有效的特徵。對這些任務的實驗表明，所提出的複雜域上的矩陣分解方法比標準NMF提供一致的更好的識別結果。