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의 1차원 배열상에서의 index를 구하는 공식은 동일하게 나타낼 수 있다. 이를 정리하면, n*n행렬에서 하위 대각선의 개수를 a, 일반화된 밴드 행렬의 상위밴드의 대각선의 개수를 b, 1차원 배열상의 주소를 index, 총 원소수를 T라 할 때,
정방 밴드
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인덱스펀드는 미래의 투자성과를 모방하는 것이 목적인데, 실제로는 과거의 주가데이타를 이용하여 최적화문제를 풀어야 하기 때문이다. 만일 베타값이나 공분산행렬이 시간의 흐름에 따라 안정적이지 못하다면 과거자료에 의거한 인덱스
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행렬의 원소를 입력(행 열)
int inputRow();//행의 수 입력()
int inputCol();//열의 수 입력()
void printMatrix(int **M, int row, int col, int index);//행렬 출력 함수(행렬 행 열)
void printMatrix2(int **M, int row, int col, int index);//행렬 출력 함수(행렬 행 열 인덱스)
void
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인덱스값 초기화
j = 0; // 인덱스값 초기화
while(sp_str.hasMoreTokens()){ // 토큰이 있을동안 반복
second_matrix[i][j] = Integer.parseInt(sp_str.nextToken()); // 두번째 행렬에 원소 저장(문자열을 정수형으로)
j++;
if(j >= snd_size[1]){ // 각 행의 열이 다차면 다음 행
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행렬(matrix) 또는 데이터프레임(data frame)이라고 하며 벡터, 행렬 및 3 차원 이상의 자료 모음을 일반적으로 배열이라고 한다. 벡터·행렬 등 배열의 첨자(인덱스)는 R은 1부터, 파이썬은 0부터 시작한다. 즉, 벡터 x에 대해 x[1]에서는 첫 번째 값,
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