PDL :: Gauss. PDL :: Gaussianは、ハンドルのガウス分布を処理するための標準ルーチンのセットを提供します。
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PDL :: Gauss. 説明

PDL :: Gaussianは、ハンドルのガウス分布を処理するための標準ルーチンのセットを提供します。 PDL :: Gaussianは、セットGaussian Distributions.Synopsis $ A = New PDL :: Gaussian（、）を処理するための標準ルーチンのセットを提供します。 $ a-> set_covariance（...）新しいガウスのセットは、$ A = New PDL :: Gaussian（XDIMS、GDIMS）によって初期化されます。ここで、XDIMSは、ガウスがインシュアントのスペース内の寸法を含む配列への参照です。 gdimslistは、ガウス空間の次元を含むアレイへの参照です。たとえば、$ A =新しいPDL :: Gaussian（、）の後。 $ B =新しいPDL :: Gaussian（[]、[]）;変数$ Aは12（= 3 * 4）2次元ガウスのセットと$ Bが最も単純な形式です.1 D Gaussian。現在、XDIMSはPDL :: PPの制限によりゼロまたは1次元のいずれかを含めることができます。配布パラメータを設定するには、ルーチン$ A-> set_covariance（$ CV）を使用できます。 ＃共分散行列$ A-> set_icovariance（$ ICV）; ＃逆共分散行列$ A-> set_mu（$ MU）; ＃中心$ CVと$ ICVの寸法は（@ xdims、@ xdims、@ gdims）でなければならず、$ MUの寸法は（@ xdims、@ gdims）。$ cv = $ a->を使用することができます。 get_covariance（）; #cv =共分散行列への参照...＃$ A-> upd_covariance（）を使って＃fuzz。 ＃updateAnd Icovariance（逆共分散）のために同じように。最後のサブコールは、オブジェクトの他の部分を更新するために重要です。ガウスの文字列表現を取得する（デバッグに最も役に立つ）ルーチン$ string = $ a-> asstr（）を使用します。確率を計算することは可能です。またはいくつかの分布の確率の対数。 $ A-> CALC_VALUE（$ x、$ p）; $ a-> calc_lnvalue（$ x、$ p）。ここでは、$ Xには寸法（ndims、...）が必要です（ndims、...）、$ pは、両方の変数の同じ寸法を表す寸法（gdimslist、...）を持っている必要があります。 。それは通常、数値的な問題を回避するために確率の対数を扱うことをお勧めします。データからガウスのパラメータを生成することが可能です。関数$ A->からのweightedData（$ data、$ wt、$ small_covariance）。ここで、$ Dataはディメンション（NDIMS、NPoints）、$ WTは寸法（NPoints、GdimsList）の場合、データを統計的に分析し、対応するガウスを与えます。分布。パラメータ$ small_covarianceは、任意の方向に最小の許可されている共分散です。共分散行列の固有値の1つ以上がこれより小さい場合、それらは自動的に$ small_covarianceに設定され、特異点を避けます。

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