eigenvalue

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벡터 (델타 V)의 그래디언트는 어떻게 3x3 매트릭스가됩니까? 그리고 그것의 고유 값을 어떻게 효율적으로 계산합니까? 어떤 C++ 라이브러리가 이것을 할 수 있습니까? (C++ 라이브러리 Eigen이 할 수 있습니까?)

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파이썬의 정확성 검사 출력 numpy eig() function

나는 numpy.linalg.eig()에 질문이있다. 다음은 데이터를 표준화/표준화 한 후 내 공분산 행렬입니다. lr_cov = np.cov(lr_norm, rowvar = False, ddof = 0) lr_cov array([[ 0.95454545, 0.88156287, 0.8601369 ], [ 0.88156287, 0.9545454

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파이썬 NumPy와 형식 오류는 'isFinite에'ufunc 입력 형식을 지원하지

여기 내 코드입니다 : def topK(dataMat,sensitivity): meanVals = np.mean(dataMat, axis=0) meanRemoved = dataMat - meanVals covMat = np.cov(meanRemoved, rowvar=0) eigVals,eigVects = np.linalg

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MKL 라이브러리를 이용한 고유 값 결정 성능

내 목표는 입력 행렬의 고유 값과 벡터를 찾아 mxn 크기로 만드는 것입니다. 그것은 직사각형 행렬 때문에, 전치 소스 매트릭스 다음 매트릭스 곱셈을 수행하여 동일한 평방 대칭 행렬을 변환된다. 그런 다음, Intel MKL 라이브러리를 사용하여 고유 값과 사각형 대칭 행렬 벡터를 결정합니다. 불행히도, 사각형 대칭 행렬 크기가 1000000 x 10000

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(파이썬 AHP) numpy.linalg를 사용하여 최대 고유치를 구하는 방법 (수렴하지 않는 것 같습니까?)

저는 수학자 또는 프로그래머가 아닌 지리 공간 전문가입니다. 그러니 잘못된 말씨 나 코딩의 불만으로 나를 징벌하지 마십시오. 나는 단순히 도움을 찾고 있습니다. 나는 쌍으로 비교 매트릭스에서 순위를 도출하기 위해 다음 코드를 사용하고 :이 문제가 A = numpy.array(matrix) "Define vector of weights based on e

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스펙트럼 클러스터링 고유 벡터 및 고유 값

스펙트럼 클러스터링의 고유 값 및 고유 벡터는 물리적으로 무엇을 의미합니까? 나는 그 때 λ_0 = λ_1 = 0 그 때 우리는 2 개의 연결 한 분대가있을 것이라는 점을 본다. 그러나, λ_2,...,λ_k은 무엇을 말해 줍니까? 나는 다중성에 의한 대수적 연결을 이해하지 못합니다. 그래프의 견고성이나 두 그래프의 비교에 대한 결론을 이끌어 낼 수 있습니

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Modelica linear analysis

저는 Modelica/Dymola-modeling을 처음 사용하고 있습니다. 필자는 필자의 석사 논문 (파이프, 히터, 컨트롤)을위한 유체 모델을 모델링하기 시작했습니다. 내 교수는 다음과 같이 제안했습니다. 시스템의 고유 값과 시스템의 비율을 확인합니다 (시스템이 딱딱한 경우). 그래서 한 다음 선형 분석 전체 선형 해석 SimulationSetup :

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파이썬을 사용하여 행렬의 고유 값을 찾는 방법은 무엇입니까?

현재 매트릭스의 고유 값을 찾으려고 시도 중입니다. numpy.linalg.eig와 scipy.linalg.eig를 모두 사용해 보았습니다. 둘 다 분명히 동일한 기본 메소드를 사용하고 있습니다. 문제는 내 행렬 H가 순전히 실수이고 고유치가 실수가되어야한다는 것입니다. 그러나 scipy 및 numpy 메서드는 양수 및 음수 인 복잡한 Eigenvalues

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cuSolver with MATLAB

저는 Matlab에서 복잡한 행렬의 고유 값 분해를 위해 cuSolver 코드를 사용하고 싶습니다. 내가 MATLAB CUDA 커널을 사용하고 그리고 cuSolver 호스트에 대한 코드가 들어 있으므로 (여기서 언급 한 바와 같이 : http://docs.nvidia.com/cuda/cusolver/#syevd-example1)를 장치뿐만 아니라 MATLA

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가장 큰 고유 벡터가 절대 고유 값으로 정렬되어 있습니까?

저는 실제 대칭 행렬을 가지고 있다고 말하며, eig을 사용하여 k 개의 가장 큰 고유 벡터를 추출하려고합니다. 대신 eigs을 사용할 수 있다는 것을 알고 있지만 그것이 내 질문의 핵심은 아닙니다. 나는 그들이 different algorithms를 사용하는 것이 읽고, 명시 적으로 eigs 상태 "가장 큰 크기"고유 값이 절대 값에 정렬 할 것이라는 점