eigenvalue

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    좋은 라이브러리/C 고유 시스템을 해결하는 데 사용할 수있는 방법을 알고 있습니까? 내 데이터는 2D/3D이며, 첫 번째 및 두 번째 고유 벡터의 길이와 길이를 가져와 내 데이터가 2D 공간에서 어떻게 연장되는지 평가하고자합니다. 감사

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    나는 이것에 대해 많이 조사했지만 'eig'와 'eigs'라는 두 가지 방법이 어떻게 다른지에 대한 답을 찾을 수 없습니다. 고유 값과 고유 벡터의 차이점은 무엇입니까?

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    C에서 열 확률 매트릭스 ++의 고유 벡터 계산 방법 : 도끼 = X 나는이를 찾을 필요가 있다고 가정하고 을 eigenvector x eigenvalue는 1 (오른쪽?)으로 설정되어 있지만 C++에서는 이해할 수 없습니다. 지금까지 셀던 (Seldon), CPPScaLapack, 아이겐 (Eigen)과 같은 몇 가지 수학 라이브러리를 살펴 보았습니다.

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    행렬의 고유 값을 곱한 값을 찾으려고했지만 numpy를 사용하여 행렬을 계산할 수 없었습니다. 5 11 17 23 11 25 39 53 17 39 61 83 23 53 83 113 과 고유 : 그 전치와 testmatrix을 곱하면 0.0000 0.0000 0.3929 203.6071 가 대신 내가 ValueError: shape mism

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    자바 패키지 고유 벡터/고유 값 계산에 권장되는 패키지는 무엇입니까? 나는 JMathTools 및 JAMA을 알고있다. 이 패키지들에 대한 찬성/반대 의견이 있습니까? 다른 제안?

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    MATLAB에서 대칭 행렬에 대해 [V,D] = eig(a) 명령을 실행하면 가장 큰 고유치 (및 관련 벡터)가 마지막 열에 있습니다. 그러나 비대칭 행렬로 실행할 때 가장 큰 고유치가 첫 번째 열에 있습니다. 최대 고유 값과 연관된 고유 벡터를 계산해야하는 고유 벡터 중심성을 계산하려고합니다. 따라서 가장 큰 고유치가 두 개의 개별적인 장소에 나타나므로

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    numpy에서 중간 고유치를 어떻게 계산합니까? 올바른 방법일까요? import numpy as np (1/a.ndim)*np.trace(a) a는 numpy 매트릭스입니다.

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    열 벡터 형태로 N 개의 고유 값을가집니다. 따라서 고유 벡터 행렬을 형성하는 이러한 고유 값에 해당하는 N 개의 고유 벡터가 있습니다. 이제, 제가 작업하고있는 문제는 eigenvalues ​​열 벡터를 내림차순으로 정렬해야합니다. 서지를 보존하기 위해 고유 벡터와 같은 순서로 고유 벡터 행렬을 정렬하려면 어떻게해야합니까?

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    다른 크기의 행렬의 고유 값과 고유 벡터를 계산하려고합니다. 아주 간단한 Fortran90 코드를 사용하고 있으며 우분투에서 실행되는 내 컴퓨터에서 사용할 수있는 인텔 MKL 패키지에 포함 된 적절한 Lapack 라이브러리에 링크하여 컴파일 중입니다. "matrix_diag_01.f90"코드는 메시지의 끝에 붙습니다. "random"모듈은 Numerical

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    공분산 행렬이 있고 해당 상관 행렬의 PCA를 수행하려면 공분산 행렬을 먼저 중심에두고 표준 편차로 나눈 값을 표준화해야합니다. 그렇지 않으면 공분산 행렬을 먼저 표준화 한 다음 평균 중심을 표준화해야합니다 그런 다음 PCA를 수행합니까? 왜?