radagast

מה השאלה בתרגיל? אולי אפשר להשתמש בכך שהיא מטריצת טופליץ, ולכן הכפלה בה היא כמו ביצוע קונוולוציה עם הוקטור שבונה את המטריצה. באופן כללי כדי לדבר על הקוואריאנס שלה, צריך לשאול איך אנחנו מסדרים את המטריצה... אפשר להתייחס לייצוג column stack ואז לברר מה הקוואריאנס בין האיברים. המטריצה הזו היא גאוסית אבל אין לה לדעתי צפיפות בגלל כל התלויות. אפשר לכתוב מטריצת קוואריאנס ליצוג וקטורי שלה ולראות שהיא מדרגה נמוכה מהמימד (אפילו 1)...

כתבתי הודעה והיא נמחקה 1. המסנן מזיז את התמונה בפיקסל אחד (ואת הפיקסל האחרון כנראה יזיז בחזרה להתחלה), אז מסנן השחזור יהיה להזיז בחזרה ולחלק בהגבר alpha. המטריצה (הגרעין) שמתקבלת היא כמו זו, רק עם alpha במקום סימטרי. מטריצת הקונוולוציה H תהיה הייצוג המטריצי של הגרעין, כפי שנשאל פה כבר באחת השאלות בפורום... רק הרבה יותר פשוט כי יש רק ערך יחיד השונה מאפס. למשל, אם היה מדובר באות חד מימדי, אז היתה מתקבלת מטריצה עם 1/alpha על האלכסון המשני (ודגימה אחת שחוזרת להתחלה בגלל הקונוולוציה הסיבובית). 2. אם מטריצה היא מטריצת טופליץ (לא אמרו שהיא כפולה), אז היא נבנית מוקטור אחד שמוזז בכל פעם בצעד נוסף. כל אלכסון מאוכלס רק ע"י ערך יחיד כך שאפשר להגיד שהם "תלויים" (הם זהים).

עבור כל אפשרות של מהנדסי חשמל, אפשר לקחת את כל האפשרויות עבור מהנדסי תוכנה. בכל אחד משני המקרים - צריך למצוא כמה אפשרויות יש לבחור 3 מתוך 3n (או 2 מתוך 2n).

לפעמים אני קורא שרשורים אבל הם נשארים עם הסמל של "לא נקרא". זה קרה יותר מדי מכדי שאני אחשוב שזה רק בראש שלי. כמו כן, הפורום איטי בשעות האחרונות...

לחפש בגוגל electronegativity periodic table?

סבבה O:-)

http://forums.techstud.net/index.php/topic/5997-%D7%9C%D7%95%D7%9C-%D7%A4%D7%99%D7%99%D7%A1%D7%91%D7%95%D7%A7-%D7%A1%D7%98%D7%95%D7%93%D7%A0%D7%98%D7%99%D7%9D-%D7%91%D7%98%D7%9B%D7%A0%D7%99%D7%95%D7%9F/ זה היה ברגע של חולשה

למה לא? נניח שנרחיב את זה ל3*3 (זה אותו הדבר): 0 1 0 0 0 0 0 0 0 משוקף: 0 0 0 0 0 0 0 1 0 כופלים את זה ב- 0 0 0 5 0 0 0 0 0 אז בנקודה הימנית-עליונה נקבל בדיוק את ה5 כפול ה1.

אתה מבצע גם שיקוף לפי שני הצירים

לא כל כך הבנתי למה הכוונה "מחיקת המקדמים הגדולים". הכוונה בתרגיל היא למצוא מה הצירופים שיכולים לתת מקדם של 25 ולסכום אותם.

לא הבנתי למה הפכת את הדו-איבר בגובה 10 לסכום של איברים... צריך לפרק את זה לפי בינום.

כי המקדם של x^25 מורכב, בביטוי הסופי במסגרת השחורה, משני גורמים: פעם אחת יש כפל במספר 1 ואז אתה לוקח את האיבר בעל החזקה 25, ופעם שניה אתה מקבל את זה מהאיבר x^11 ואז צריך למצוא את המקדם (בסוגריים המרובעים) של x^14 כי אחרי הכפל גם זה תורם ל- x^25. זו גם הסיבה שבגללה יהיה יותר קשה אם נדלק על המסגרת השחורה, צריך לקבל ביטוי שממנו ברור מהם המקדמים של x^25, מהפונקציה הראשונית לי זה לא ברור...

ב2*2 זה המטריצה הצמודה \ מתאימה \ adjoint \ מונח כלשהו מאלגברה 1 שאני לא זוכר.

בסלולרי זה דווקא לא מפריע, אבל פתאום יש כל מיני באגים של אי-טעינת תמונות או איטיות מוזרה.

איפה נתקעת?

חלק מהסמיילים מפסיקים להופיע בה"פים. אני חושב שלאחר N סמיילים זה כבר מופיע רק כקוד. זה די קשה להטריד בחורות בהפים ככה!

חבל לדכא, אולי ככה חשבו על RSA :mrgreen:

אני לא יודע באיזה "פורמט" התמונות האלו באות. סתם ככה הייתי מצפה שתקבל מטריצה רב מימדית כאשר המימדים שלה הן Nx*Ny*M כאשר Nx*Ny הוא מימדי התמונה ו-M הוא המימד של הפונקציה לכל פיקסל (כאשר זה בדיד). עכשיו, נניח ש-M הוא קבוע כלשהו לכל התמונה ויש לך את ציר הערכים שלו. נניח, M=100, אז יש לך 100 ערכים, ואתה מחלק את הספקרום הנראה (נניח, מ 400 ננומטר ל-700 ננומטר) באופן אחיד. אז לכל פיקסל תקבל גרף בן 100 נקודות שיעיד על התכולה הספקראלית שלו. עכשיו תוכל להטיל את הפונקציה הזו (פר פיקסל) בכל פונקצית בסיס שתרצה. למשל, אם תרצה לדמות תמונת RGB, תצטרך למצוא את פונקציות התגובה של הראיה האנושית ולבצע הטלה (כמו שמוצאים מקדמי פוריה של פונקציה, כאן צריך למצוא מקדמי R G B לתגובה הספקרטאלית). למשל, המקדם של R יתקבל ע"י הטלה עם פונקצית בסיס שהיא משהו חלק (דומה לגאוסיאן) שהתמך שלו הוא בעיקר בין 600 ל750), המקדם של G יהיה מעין גאוסיאן בין 400 ל-600 וכו'. (אפשר לחפש בדיוק מה הפונקציות באינטרנט). לאחר מכן, תייצג את התמונה על ידי מקדמי ה-R G B ואז המימדים שלך ירדו, ל- Nx*Ny*3 . כעת תוכל גם להציג את התמונה בפורמט RGB, ואז, כאשר מישהו יבחר נקודה, שלוף בחזרה את M הנקודות המקוריות שמתארות את הספקטרום המלא.

אני כנראה מפספס משהו (בעיקר מתוך כך שאני לא יודע בקרה), אבל זה נראה כאילו המערכת השניה, סביב נקודת שיווי המשקל תקבל מקדם 0 בy^2 (כי עבור שינויים קטנים הריבוע יהיה זניח) ואז היא תעביר את u עם הגבר, לא? אז קצת לא הגיוני שהמערכת הסופית תהיה חיבור של שתי כניסות. נראה לי שאני מפספס פה בגדול.

מה זה "למצוא"? באופן כללי הרי תמונה יכולה להיות מורכבת מהרבה מרכיבי צבע, לא רק צירוף לינארי של שלושה מרכיבים (R G B ). סה"כ כשאתה אומר שתמונה היא "רק" RGB, אתה אומר שכל פיקסל בה הוא צירוף לינארי של שלושה אורות לייזר\מונוכרומטיים, באורך גל (תדר) מסוים. למשל אני חושב שכשבודקים בטלסקופ כל מיני עצמים רחוקים, מודדים את התגובה לפי חיישנים רבים, ואז מכל נקודה במרחב אפשר להוציא לא רק את הRGB אלא ממש פונקציה שלמה, כלומר - התגובה של הפיקסל לכל אורך גל. אם יש לך תמונה מולטיספקטראלית, תצטרך איך שהוא למצע את החלק שקרוב לתדרים של האדום, הכחול והירוק (בד"כ עושים אנטגרל כלשהו שמקביל למה שהראיה האנושית עושה, מורח כמה תחומי תדרים ואומר "זה אדום" למשל), להציג את התמונה כדי שהצופה הממוצע יוכל לראות משהו, ואז כאשר תבחר נקודה, תחזור בחזרה לפונקצייה המולטיספקטראלית שמגדירה את כלל "הצבעים" בנקודה הזו.

אם תקח את אותו הערך תקבל קוסינוס בריבוע באמת, והקו יהיה קו אלכסוני. אבל זה לא יהיה קבוע, זה יהיה פונקציה של קוסינוס בריבוע, שזה בסופו של דבר קוסינוס של זווית כפולה ועוד משהו, זה עדיין משהו משתנה בצורה סינוסית.

לא כל כך הבנתי למה ישרים, תראה בציר x לחוד (כלומר, קח y קבוע), זה קוסינוס - וזה אכן מה שרואים.

זה היה הרבה יותר פשוט אם היית מסתכל על איזור שבו אין משמעות לעובדה שזו קונוולוציה סיבובית, כלומר, "באמצע" הוקטור. אז היית רואה בלוק מתאים עם gamma, בלוק עם beta ובלוק עם alpha. העניין הוא שמכיוון שזו קונוולוציה סיבובית, והמיקום הראשון של הוקטור, הבלוק עם gamma במקום להיות לפני ה-beta קופץ להיות אחרון. הM^2-3M של אפסים זה לא יותר מאשר המקום הריק שהיה לך פשוט כי אתה מבצע קונוולוציה עם פילטר באורך 3. תחשוב על זה שהוא למעשה פילטר באורך התמונה המקורי (M^2) אלא שהוא מרופד באפסים בכל השאר, ולכן יש לך אפסים במיקומים המתאימים.

אה, הבנתי למה התכוונת. תחשוב על קונוולוציה במימד אחד, אם למשל יש לנו וקטור v=v1 v2, ..., vn ורוצים לבצע קונוולוציה עם וקטור a=a1,a2,a3, אז נצטרך לבנות מטריצה מהצורה הבאה v=[v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8] a=[a1,a2,a3] w = v*a = Hv H = a2 a1 0 0 0 0 0 a3 a3 a2 a1 0 0 0 0 0 0 a3 a2 a1 0 0 0 0 0 0 a3 a2 a1 0 0 0 0 0 0 a3 a2 a1 0 0 0 0 0 0 a3 a2 a1 0 0 0 0 0 0 a3 a2 a1 a1 0 0 0 0 0 a3 a2 for example, the first row will be: Hv(1) = (a2,a1,0,0,0,0,0,a3)'*(v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8) =a2v1+a1v2+a3v8 the middle row will be something like: Hv(4) = (0,0,a3,a2,a1,0,0,0)'*(v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8) =a3v3+a2v4+a1v5 זה במימד אחד. בשני מימדים זה אותו עקרון, לכן אתה רואה את המשמעות של הקונוולוציה הציקלית - אתה כופל את beta "באיבר הראשון" (כאשר במקום איבר מדובר בבלוק כלשהו בדו מימד), לאחר מכן ב-alpha, בגלל אלמנט ההיפוך שבקונוולוציה, ובסוף מחכה לך gamma שנמצא שם כי זו קונוולוציה ציקלית. הוא היה "אמור להיות" לפני ה-beta ולכן יש wrap around.

לא כל כך הבנתי את השאלה. אבל תחשוב במימד אחד קודם כל. צריך להבין איך המטריצה בנויה. כשעושים קונוולוציה (בדידה) בסך הכל צריך לבצע היפוך בזמן והזזה כלשהי, ואז לכפול ולסכום עם הוקטור בכניסה. אז לוקחים את כל ההיפוכים וההזזות ומסדרים בצורה מטריצית, וכך מקבלים מטריצה סיבובית רגילה שמייצגת קונוולוציה ממימד 1 על וקטור. בקונוולוציה דו מימדית צריך להכליל את זה, נסה לצייר מטריצה יחסית קטנה (למשל 9*9) והקונוולוציה שלה עם מטריצה של 3*3, תראה שיש את המבנה שהיה במימד אחד, אלא שהפעם מכיוון שכל טור בתמונה נמצא באופן סדרתי לאחר הטור הקודם, בכל שורה של מטריצת הקונוולוציה יש מקטעים של {כפל מתאים לשורה אחת במטריצת ה3*3} ואז {רווח מתאים עד ההגעה לשורה הבאה} וכו'.