np.dot(psi_tag, psi_tag.conj().T), H_tot)和np.dot(psi_tag, H_tot), psi_tag.conj().T)的区别

时间: 2023-04-05 17:01:48 浏览: 182
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C语言头文件 COMPLEX.H

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这两个式子的区别在于矩阵乘法的顺序不同。第一个式子是先将 psi_tag 和其共轭转置矩阵相乘，再与 H_tot 矩阵相乘；而第二个式子是先将 psi_tag 和 H_tot 矩阵相乘，再与其共轭转置矩阵相乘。因为矩阵乘法不满足交换律，所以这两个式子的结果可能不同。
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详解 psis_all_orth=psis_all_origin[:] for loop_psi in range(len(psis_all_origin)): psi_temp=psis_all_origin[loop_psi] for loop_n in range(loop_psi): psi_temp=psi_temp- np.dot(psis_all_orth[loop_n].conj().T, psis_all_orth[loop_psi])[0][0] * psis_all_orth[loop_n] if np.sqrt(np.dot(psi_temp.conj().T, psi_temp))[0][0] > 0.01: # print('len of psi',loop_psi,np.sqrt(np.dot(psi_temp.conj().T, psi_temp))[0][0]) psi_temp = psi_temp * 1.0 / np.sqrt(np.dot(psi_temp.conj().T, psi_temp)[0][0]) psis_all_orth[loop_psi] = psi_temp

1. 将该向量赋值给临时变量psi_temp。 2. 对于已经处理过的向量列表中的每一个向量，都进行以下操作： a. 计算该向量与当前处理的向量的内积，将其乘以已处理向量的单位向量。 b. 将该向量减去上述结果，得到一...

逐句解释error_factor=np.random.rand(2**cluster_num, 1) * 2*error + 1-error psi_temp=psig_HA_gBg*error_factor psig_HA_gBg=psi_temp*1.0 / np.sqrt(np.dot(psi_temp.conj().T, psi_temp)[0][0])

这是一段 Python 代码，其中使用了 numpy 库中的随机数生成函数 np.random.rand()，生成了一个大小为 2 的 cluster_num 次方乘以 1 的矩阵 error_factor，并将其乘以 2*error-1，得到一个大小相同的矩阵。...

error_factor=np.random.rand(2**cluster_num, 1) * 2*error + 1-error psi_temp=psig_HA_gBg*error_factor psig_HA_gBg=psi_temp*1.0 / np.sqrt(np.dot(psi_temp.conj().T, psi_temp)[0][0])物理意义是什么？

这段代码是在进行量子态的生成和调整，其中error_factor是一个随机数矩阵，用于引入一定的误差，psi_temp是通过将psig_HA_gBg与error_factor相乘得到的新的量子态，最后通过归一化得到了新的psig_HA_gBg。...

请翻译 return np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), y)/np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), x)

return np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), y)/np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), x) 返回 np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), y) / np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), x)。

Python请翻译 return np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), y)/np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), x)

返回 np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), y)/np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), x) 这段代码使用了NumPy库中的dot函数来进行矩阵乘法计算。x.conj().transpose()表示对x矩阵进行共轭转置操作，Vinv表示...

Python 请解释语句return np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), y)/np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), x)

2. np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), y)表示将x的共轭转置矩阵与Vinv相乘，再与y相乘，得到一个向量。 3. np.dot(x.conj().transpose().dot(Vinv), x)表示将x的共轭转置矩阵与Vinv相乘，再与x相乘，得到一个...

restored_fft = blurred_fft * np.conj(psf_fft) / psf_fft_1 * np.conj(psf_fft_1)

3. np.conj(psf_fft): np.conj() 表示复共轭运算，对于每个频率分量，它返回其复数部分的相反数，这一步在反卷积过程中很重要，因为需要匹配模糊函数的幅度和相位信息。 4. / psf_fft_1: 这里的 psf_fft_1 ...

def compute_power(self, a): G_real = a[:, :self.M ** 2].cpu().data.numpy() G_imag = a[:, self.M ** 2:2 * self.M ** 2].cpu().data.numpy() G = G_real.reshape(G_real.shape[0], self.M, self.K) + 1j * G_imag.reshape(G_imag.shape[0], self.M, self.K) GG_H = np.matmul(G, np.transpose(G.conj(), (0, 2, 1))) current_power_t = torch.sqrt(torch.from_numpy(np.real(np.trace(GG_H, axis1=1, axis2=2)))).reshape(-1, 1).to(self.device) return current_power_t逐行解释一下这段代码

- GG_H = np.matmul(G, np.transpose(G.conj(), (0, 2, 1)))：计算 G 与其共轭转置的乘积，并将结果存储在 GG_H 中。 - current_power_t = torch.sqrt(torch.from_numpy(np.real(np.trace(GG_H, axis1=1, ...

请修改以下代码使它输出正确的结果不能报错：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def square_poten_well(x, N): L = 2 V0 = -1 mat_V = np.zeros((N, N)) for i, xx in enumerate(x): if abs(xx) <= L/2: mat_V[i, i] = V0 return mat_V def phi(k, x, N): return [np.exp(1.0jkx[i]) for i in range(N)] def Green_func(k, x, xp, N): G = np.ones((N, N), dtype=np.complex128) for i in range(N): for j in range(N): G[i, j] = -1.0j / k * np.exp(1.0j * k * abs(x[i] - xp[j])) return G def change_of_var(node, weight, a, b, N): nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in range(N)] wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in range(N)] return nop, wp N = 298 # 节点的个数 a = -1.5 # 积分下限 b = 1.5 # 积分上限 k_vec = np.arange(0.5, 6.0) # 波数k的取值 x = np.linspace(a, b, N) dx = (b - a) / (N - 1) psi = np.zeros((len(k_vec), N)) for i, k in enumerate(k_vec): V = square_poten_well(x, N) phi_k = phi(k, x, N) G = Green_func(k, x, x, N) node, weight = np.polynomial.legendre.leggauss(N) node = np.flip(node, axis=0) weight = np.flip(weight, axis=0) xp, wp = change_of_var(node, weight, a, b, N) m = np.matmul(np.matmul(np.diag(phi_k), G), np.diag(phi_k.conj())) * dx psi_k = np.linalg.solve(V - k**2 * np.eye(N), np.matmul(m, phi_k)) psi[i] = np.abs(psi_k)**2 fig, ax = plt.subplots() for i, k in enumerate(k_vec): ax.plot(x, psi[i], label=f'k={k:.1f}') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('$|\psi|^2$') ax.legend() plt.show()

m = np.matmul(np.matmul(np.diag(phi_k), G), np.diag(phi_k.conj())) * dx psi_k = np.linalg.solve(V - k**2 * np.eye(N), np.matmul(m, phi_k)) psi[i] = np.abs(psi_k)**2 fig, ax = plt.subplots() for i, ...

def compute_power(self, a): # Normalize the power M基站天线数、 G_real = a[:, :self.M ** 2].cpu().data.numpy() G_imag = a[:, self.M ** 2:2 * self.M ** 2].cpu().data.numpy() G = G_real.reshape(G_real.shape[0], self.M, self.K) + 1j * G_imag.reshape(G_imag.shape[0], self.M, self.K) GG_H = np.matmul(G, np.transpose(G.conj(), (0, 2, 1))) current_power_t = torch.sqrt(torch.from_numpy(np.real(np.trace(GG_H, axis1=1, axis2=2)))).reshape(-1, 1).to(self.device) return current_power_t逐行解释一下这段代码

这些元素被分成实部和虚部两个部分，并被转换为M x K的复矩阵G。 接下来，它计算了矩阵G与其共轭转置矩阵的乘积，得到一个M x M的复矩阵GG_H。然后，它计算了GG_H的实部的迹，并将结果的平方根存储在一...

import numpy as np import pywt from scipy.fftpack import dct def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: image = np.mean(image, axis=2) # 设置NSST参数 scales = 3 shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] for scale in range(scales): for shear in range(shearlet_system.shear_count): shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear] shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape) shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft) image_fft = np.fft.fft2(image) shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst_decomposition(image1, num_scales=4) coeffs2 = nsst_decomposition(image2, num_scales=4)

shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft) image_fft = np.fft.fft2(image) shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一...

详细解释一下这段代码 % extract patch of size bg_area and resize to norm_bg_area im_patch_cf = getSubwindow(im, pos, p.norm_bg_area, bg_area); pwp_search_area = round(p.norm_pwp_search_area / area_resize_factor); % extract patch of size pwp_search_area and resize to norm_pwp_search_area im_patch_pwp = getSubwindow(im, pos, p.norm_pwp_search_area, pwp_search_area); % compute feature map xt = getFeatureMap(im_patch_cf, p.feature_type, p.cf_response_size, p.hog_cell_size); % apply Hann window xt_windowed = bsxfun(@times, hann_window, xt); % compute FFT xtf = fft2(xt_windowed); % Correlation between filter and test patch gives the response % Solve diagonal system per pixel. if p.den_per_channel hf = hf_num ./ (hf_den + p.lambda); else hf = bsxfun(@rdivide, hf_num, sum(hf_den, 3)+p.lambda); end response_cf = ensure_real(ifft2(sum(conj(hf) .* xtf, 3))); % Crop square search region (in feature pixels). response_cf = cropFilterResponse(response_cf, ... floor_odd(p.norm_delta_area / p.hog_cell_size)); if p.hog_cell_size > 1 % Scale up to match center likelihood resolution. response_cf = mexResize(response_cf, p.norm_delta_area,'auto'); end [likelihood_map] = getColourMap(im_patch_pwp, bg_hist, fg_hist, p.n_bins, p.grayscale_sequence); % (TODO) in theory it should be at 0.5 (unseen colors shoud have max entropy) likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0; % each pixel of response_pwp loosely represents the likelihood that % the target (of size norm_target_sz) is centred on it response_pwp = getCenterLikelihood(likelihood_map, p.norm_target_sz);

它将目标模板和当前帧中的搜索区域进行相关运算，以测量目标在搜索区域中的相似度，然后根据相似度对搜索区域进行排名，找到最可能的目标位置。具体地： - 首先，从当前帧中提取两个不同大小的图像块，即目标模板和...

matlab中mod_depth_temp(ii,jj)=sum(sum(conj(reference).*ft_true(:,:,ii,jj).*mask_temp));

具体而言，这行代码使用了 conj() 函数来对 reference 矩阵进行共轭操作，然后将其与 ft_true(:,:,ii,jj) 矩阵和 mask_temp 矩阵逐元素相乘，并使用 sum() 函数对所有乘积结果求和，得到一个标量值，该值...

解释一下这段代码new_hf_num = bsxfun(@times, conj(yf), xtf) / prod(p.cf_response_size); new_hf_den = (conj(xtf) .* xtf) / prod(p.cf_response_size); if frame == 1 % first frame, train with a single image hf_den = new_hf_den; hf_num = new_hf_num; else % subsequent frames, update the model by linear interpolation hf_den = (1 - p.learning_rate_cf) * hf_den + p.learning_rate_cf * new_hf_den; hf_num = (1 - p.learning_rate_cf) * hf_num + p.learning_rate_cf * new_hf_num; %% BG/FG MODEL UPDATE % patch of the target + padding [bg_hist, fg_hist] = updateHistModel(new_pwp_model, im_patch_bg, bg_area, fg_area, target_sz, p.norm_bg_area, p.n_bins, p.grayscale_sequence, bg_hist, fg_hist, p.learning_rate_pwp); end

其中，new_hf_num和new_hf_den是新的目标模型的分子和分母，它们是通过将当前帧中的图像特征与目标模型进行卷积得到的。在第一帧中，只使用当前帧的图像来训练模型，因此将new_hf_den和new_hf_num分别设置为hf_den和...
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标题中的"hist_2_conj.rar_conj_histogram"暗示了这是一个关于二维联合直方图（Joint Histogram）的项目，可能是用编程语言实现的。描述提到是"source code for 2 dimensional histogram Analysis"，这意味着它包含...

把T = 7.24e-6; # % 信号持续时间 B = 5.8e6; # % 信号带宽 K = B/T; # % 调频率 ratio = 10; # % 过采样率 Fs = ratio*B; # % 采样频率 dt = 1/Fs; # % 采样间隔 N = int(np.ceil(T/dt)); # % 采样点数 t = ((np.arange(N))-N/2)/N*T; # % 时间轴flipud st = np.exp(1j*np.pi*K*np.square(t)); # % 生成信号 ht = np.conj(np.flipud(st)); # % 匹配滤波器 out = np.fft.fftshift(np.fft.ifft(np.fft.fft(st)*np.fft.fft(ht))); Z = np.abs(out); Z = Z/np.max(Z); Z = 20*np.log10(np.spacing(1)+Z); plt.figure(figsize=(10,8))#set(gcf,'Color','w'); plt.subplot(2,2,1) plt.plot(t*1e6,np.real(st)); plt.title('(a)输入阵列信号的实部');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,2) plt.plot(t*1e6,Z);plt.axis([-1,1,-30,0]); plt.title('(c)压缩后的信号(经扩展)');plt.ylabel('幅度(dB)'); plt.subplot(2,2,3); plt.plot(t*1e6,out); plt.title('(b)压缩后的信号');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,4); plt.plot(t*1e6,np.abs(np.angle(out)));plt.axis([-1,1,-5,5]); plt.title('(d)压缩后信号的相位(经扩展)');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('相位(弧度)');改为matlab代码

T = 7.24e-6; % 信号持续时间 B =5.8e6; % 信号宽 K = B/T % 调频率 ratio =10; % 过采样率 Fs = ratio*B; 采样频率 = 1/Fs; %采样间隔 N =(T/dt); %采样点数 = ((0:N-1N/2)/N; % 时间轴 st = exp(j*pi*K*t.^2); %...

Z_conj = conj(Z); Z_conj_T = Z_conj.'; Z_conj_Z = Z_conj_T * Z;解释以上代码

以上代码是在进行矩阵运算，其中Z为一个矩阵。... Z_conj_Z表示Z_conj_T和Z的矩阵乘积，即Z的共轭转置矩阵和Z的矩阵乘积。这个运算在数学中被称为矩阵的Hermite矩阵，通常用于矩阵的特征值分解等应用中。

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