文件名称：cholesky分解matlab代码-chol-rev:通过Cholesky分解进行反向传播
文件大小：33KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 16:38:47
系统开源
cholesky分解matlab代码区分Cholesky分解 要了解区分包含Cholesky分解的表达式或代码的不同方法，请参见随附文件。 该目录包含一个用FORTRAN 77编写的反向模式例程，该例程以快速LAPACK Cholesky例程DPOTRF为模型，该例程使用阻塞的3级BLAS例程。 LAPACK的实现已被NumPy，Octave和R等广泛使用。此存储库中的文件dpofrt.f是一个新的伴随例程，该例程从dpotrf.f Cholesky分解的导数，并用相对于导数的导数替换它们。到原始正定输入矩阵的元素。 Python和Matlab目录显示了如何链接此Fortran代码，还提供了仍然相当快的纯Octave / Matlab和Python版本。 Matlab目录中有一个简单的高斯过程演示，还警告了多少个GP代码效率低下。 如何使用导数例程 Matlab和python子目录演示了如何为Matlab / Octave编译此例程，调用它以及检查一致性。 matlab目录中有一个玩具高斯过程演示，以演示如何在更大的梯度计算中使用新例程。 Matlab和Python目录还包括本机实现。
【文件预览】：
chol-rev-master
----matlab()
--------chol_rev_demo.m(591B)
--------chol_rev_gp_demo.m(5KB)
--------chol_rev_unblocked.m(1KB)
--------chol_rev.c(2KB)
--------chol_rev_blocked.m(2KB)
--------README.md(2KB)
--------compile.m(3KB)
--------.gitignore(11B)
--------chol_rev.m(3KB)
----dpofrt_ilp64.f(8KB)
----LICENSE(4KB)
----dpo2ft.f(5KB)
----dpofrt.f(8KB)
----dpo2ft_ilp64.f(5KB)
----README.md(7KB)
----make_ilp64.sh(2KB)
----python()
--------compile.py(1KB)
--------chol_rev_demo.py(913B)
--------larmpack.pyf(1KB)
--------README.md(3KB)
--------chol_diff.py(15KB)
--------.gitignore(30B)