thuật toán - Chia tất cả x_i trong X thành K nhóm st var(sum(x in k) for k in K) được giảm thiểu

• python - Tôi có thể làm (x_i-x_j)^T(x_i-x_j) cho x_i, x_j không? là các hàng trong ma trận X, sử dụng các hàm gốc gọn gàng thay vì các vòng lặp

  Tôi cần tính toán một cách gọn gàng trong đó $x_i$ và $x_j$ là các hàng trong ma trận $X$. Hiện tại tôi đang sử dụng vòng lặp và nó rất chậm. Có hàm gốc nào cho phép tính toán như vậy không, ví dụ: einsum:

• Tăng danh sách python bằng mod x_i trong đó x_i phụ thuộc vào vị trí

  Tôi có hai danh sách có độ dài bằng nhau. Tôi tăng list1 lên một lượng nhất định, nhưng mỗi mục nhập phải được sửa đổi bởi mục nhập tương ứng trong list2. Những gì tôi đang làm là: for ii in range(len(list1)): list

• Làm thế nào để điều chỉnh các hệ số của phương trình để đạt được mối tương quan cao giữa y và x_i?

  Cho một tập các biến x. Tôi muốn tìm các giá trị hệ số của phương trình này: y = a_1*x_1 +... +a_n*x_n + c trong đó a_1, a_2,..., a_n đều là ẩn số. Suy nghĩ về điều này từ góc độ khung dữ liệu, tôi muốn tạo cặp giá trị y này

• r - Lập trình bậc hai với số hạng a_i x_i^2 trong hàm mục tiêu

  Về lập trình bậc hai, làm cách nào để thiết lập hàm mục tiêu min ∑a_i (x_i )^2 như thế này ở dạng ma trận của gói "quadprog" hoặc "limSolve" (đối với gói này, tôi không chắc liệu nó có yêu cầu ma trận không hình thức)? Từ những gì tôi đã thấy cho đến nay

• python - Tổng của k≠i cho x_i + x_k

  Trong Python, tôi có một mảng X gọn gàng với các giá trị xi và tôi muốn tạo một mảng F trong đó mỗi mục nhập là tổng của tất cả các mục nhập khác của X. Khi đó F trông như thế này: F= np.array[(x2+x3+.

• algorithm - 给定一台重量最大的电梯和重量为 x_i 的 n 个人，找出所需的最少乘车次数

  đầu vào: max_weight = 550 n = 4 x_i = [120, 175, 250, 150] đầu ra: 2 // [[250, 175, 120], [150]] Sơ bộ của tôi

• thuật toán - Chia tất cả x_i trong X thành K nhóm st var(sum(x in k) for k in K) được giảm thiểu

  Tôi có X số dương với chỉ số x_i. Mỗi x_i cần thuộc một trong K nhóm (trong đó K được xác định trước). Gọi S_j là tổng của tất cả x_i trong K_j. Tôi cần phân phối tất cả x_i sao cho phương sai của tất cả S_j được giảm thiểu.