메이플 피봇 다운로드

【 단풍 나무 】 피벗없이 LU 대체에 대한 목록. 이 목록은 LUDecomposition.mw 목록의 일부이며 보충 자료에서 찾을 수 있습니다. 나는 메이플에서 나스닥, NYSE 및 아멕스데이터를 다운로드할 수 있었다. 그러나 내 문제는 데이터를 가장 최적의 방법으로 바탕 화면에 txt 파일에 저장하는 방법입니다. 작업 관리자가 백그라운드에서 매일 파일을 실행하도록 예약할 수 있도록 mpl 파일을 원합니다. 이것은 내가 왔다:다시 시작: 와 (LinearAlgebra): CSV := proc (URL) 로컬 theDLL, URLDownloadToFile, myDirectory, myFile, 대상, DL; theDLL := “C:WINDOWSSYSTEM32urlmon.dll”: URL다운로드토파일 := define_external(`URL다운로드토파일라`, pCaller::(integer[4]), szURL::문자열, szFileName::문자열, dwreserved::(integer[4]), lpfnCB::(integer[4]), `RETURN`::(integer[4]), LIB = theDLL); FileTools:-MakeDirectory(“C:mydir”): myDirectory := “C:mydir”: myFile := “data1.csv”: 대상 := 고양이 (myDirectory, “”, myFile): DL : = proc () URL다운로드 토파일 (0, URL, 대상, 0, 0): ImportMatrix(“C:mydirdata1.csv”, 소스 = csv) 끝 프로시저: 반환 DL(), FileTools:-RemoveDirectory(“C:mydir”, recurse = true, 강제 제거 = true) 끝 프로시저: A1:= CSV(“http://www.nasdaq.com/s.kr/companies-by-industry.s.nasdaq”)……… (), [1, 3]] : A2 := CSV (“http://www.nasdaq.com/screening/companies-by-industry.aspx?exchange=NYSE&렌더=다운로드”][2.] (), [1, 3]] : A3 := CSV (“http://www.nasdaq.com/screening/companies-by-industry.aspx?exchange=AMEX&렌더 다운로드”][2.]. (), [1, 3]] : A4 := 전치 (“(A1, A2, A3): A4[2, 1] := FormatTime(:내보내기 매트릭스(“C:\사용자\데스크톱txt”, A4); ImportMatrix(“C:\사용자\바탕 화면txt”); 피벗 도어는 보이지 않는 피벗을 사용하여 동적 효과를 생성하는 펑니션 솔루션입니다. 피벗(A, i, j) 함수는 0이 아닌 항목 A[i, j]에 대해 A를 피벗합니다. ith 행의 배수는 A의 다른 모든 행에 추가되며, 그 결과 A의 jth 열에 있는 모든 항목이 (i, j)th 요소를 제외한 0입니다. 25 DoLUSubstitution피벗(DoLUDecompositionPivot(m), b); 예제. DoLUDecompositionPivot 함수를 원래 매트릭스에 적용하면(줄 40 참조) 첫 번째 행과 두 번째 행을 전환하여 알고리즘이 피벗 작업을 수행했다는 출력을 볼 수 있습니다.

이전에는 이 문제에 대해 피벗이 필요하지 않다는 것을 발견했습니다. 그러나 두 행을 전환하면 첫 번째 행의 아래쪽 대각선에 7이 배치됩니다. 이렇게 하면 필요하지 않더라도 알고리즘이 더 안정적입니다. 데코르 피벗 도어는 양면에 조각할 수 있으며 동일한 컬렉션의 벽 패널에 통합할 수 있습니다. 이 함수는 LinearAlgebra 패키지의 일부이므로 명령을 실행한 후에만 피벗(..) 형식으로 사용할 수 있습니다(LinearAlgebra). 그러나 LinearAlgebra[Pivot](.)를 사용하여 명령의 긴 형식을 통해 항상 액세스할 수 있습니다. DoLUSubtitution 함수를 조정합니다. 이제 피벗을 지원하기 위해 LU 분해를 적용되었으므로 DoLUSubtitution 함수도 적용해야 합니다. DoLUSubstitution 방법의 구현은 25.8을 나열하고 LUSubitution의 구현과 유사합니다(목록 25.6 참조).

유일한 차이점은 함수가 피벗 벡터 piv를 추가 매개 변수로 기대한다는 것입니다.

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