natural-logarithm相关内容
我正在做一些统计计算.我需要它们很快,所以我重写了大部分以使用 SSE.我对它很陌生,所以我想知道这里的正确方法是什么: 据我所知,SSE 中没有 log2 或 ln 函数,至少没有达到 4.1,这是我使用的硬件支持的最新版本. 是否更好: 提取 4 个浮点数,并对它们进行 FPU 计算以确定熵 - 我不需要将这些值中的任何一个加载回 SSE 寄存器,只需将它们与另一个浮点数相加
..
我需要删除我的数据的对数,因此将e用作对数值的幂. 我的问题是,当我拥有大于709 R的幂的e时,将返回无穷大的值.我该如何超越呢? e ^ 710 [1] Inf 谢谢:) 解决方案 如果您真的想使用较大的数字,则可以使用Rmpfr包. library('Rmpfr') x
..
使用numpy,如何执行以下操作: ln(x) 是否等同于: np.log(x) 我为这个看似微不足道的问题表示歉意,但我对log和ln之间的区别的理解是,ln是日志空间e? 解决方案 np.log是ln,而np.log10是您的标准10进制日志. 相关文档: http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/produce
..
(1)问题的简单版本: 如何在给定log(P1),log(P2),...,log(Pn)的情况下计算log(P1 + P2 + ... + Pn),而无需花费任何条件来获得原始Pi .我不想获得原始的Pi,因为它们太小了,并且可能导致数字计算机下溢. (2)问题的长版本: 我正在使用贝叶斯定理来计算条件概率P(Y | E). P(Y|E) = P(E|Y)*P(Y) / P
..
请问SciPy的的 logsumexp()实施包括由每一个元素?数组中减去最大发现价值prevents溢黑客 在一个在这里下面,解释其中 M = MAXVAL : 解决方案 您可以检查源$ C $ C定义 logsumexp 的此处。 (请注意,是到源链接上的商务部页)。 您将看到: a_max = a.max(轴= 0) ... OUT =日志(总和(EXP(一 - a_m
..