Для данного N мне нужно создать следующую матрицу: 
Я так понял:
from scipy.linalg import toeplitz
y=toeplitz(range(1,N))
создаст матрицу Теплица. Но это не точная матрица, приведенная выше.
Благодарим вас за помощь.
Матрица Теплица для заданного N
03.03.2020
Ответы:
1
Из документов:
scipy.linalg.toeplitz(c, r=None)Постройте матрицу Теплица.
Матрица Теплица имеет постоянные диагонали, с первым столбцом c и первой строкой r. Если r не задано, предполагается, что r == conjugate(c).
Таким образом, вам нужно передать первый столбец и первую строку следующим образом:
toeplitz(c=[1, *np.arange(N,1,-1)], r=np.arange(1,N+1))
03.03.2020
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..