linear-algebra

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numpy.linalg.inv는 직교 행렬의 역함수를 어떻게 계산합니까?

난 numpy.matrix 상속 및 변환 매트릭스의 역을 계산하는 데 사용하는 numpy.matrix.ILinearTransformation 클래스를 구현하고있다. 는 아는 사람 있나요 여부 NumPy와 검사 역을 계산하기 위해 시도하기 전에 행렬의 직교성을 검색 하시나요? 대부분의 행렬 (모두는 아니지만)이 직교 할 것이므로 반전을 시도하기 전에 빠른 직

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파이썬에서 다중 텐서의 일반 제품

파이썬 (numpy 배열 프레임 워크에서 사용하는 것이 좋습니다)에서는 numpy.tensordot을 사용하여 한 번에 하나씩 수행하는 대신 여러 텐서를 한꺼번에 처리하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 이제 우리는이 요약을 할 필요가 가정하자 : 합 난, J, K, L은 의도적으로 합산되지 않은 세 이상가 sum over (i,j,k) of : A[i,j]

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opengl - 벡터를 사용하여 구 주위를 회전하고 글 루크 컷을 사용하지 않습니다.

모델을 그려 마우스를 사용하여 회전하는 데 문제가 있습니다. 수학에 문제가 있는지는 확실하지만 확실하지 않습니다. 개체가 이상한 방식으로 회전합니다. 때문에 개체가 현재 위치에서 각 클릭을 회전하기 시작하고 재설정되지 않도록하려면 벡터가 변경되고 계산이 다시 시작됩니다. void DrawHandler::drawModel(Model * model){ uns

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R에있는 큰 희소 행렬의 선형 독립

3 개의 큰 행렬 I, G 및 G^2가 있습니다. 이것들은 4 백만 x 4 백만개의 행렬이며 드문 드문 있습니다. 그들은 선형 독립적인지 확인하고 싶습니다. R에서 이것을 수행하고 싶습니다. 작은 행렬의 경우, 각 행렬을 벡터화하는 것입니다. 3 개의 적층 벡터에 의해 형성되는 랭크 3은 랭크 3을 갖는다. 그러나 내 문제의 크기 때문에 진행 방법을 잘 모

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행렬이 SPD인지 확인

Matlab에서 행렬이 양수인지 여부를 확인하는 가장 빠른 (런타임) 방법은 무엇입니까? 이 테스트는 크기 (차원)가 10000에서 100000까지 다양하게 많은 희소 행렬에 대해 실행되었습니다. 편집 : 은 콜레 내 목적을 위해 턱없이 비싸다. 행렬이 spd 될 수 있다는 표시를 주면 더러운 검사를 먼저 수행해야합니다. 그러면 더 정확하게 행렬을 확인할

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양성 semidefinite 매트릭스와 함께 접합 구배

나는 A가 대칭이고 양의 semidefinite 일 때 Ax = b를 풀기 위해 공액 그래디언트에 대해 연구 중이다. A가 대칭이고 양의 semidefinite 인 경우, λ는 양수이고 I는 항등 행렬이며 항상 양의 명확한가? 그러면 (A + λ I)가 대칭이고 양의 확정적이므로 CG에서 A 대신에 (A + λ I)를 사용할 수 있습니까? A가 0의 반복

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Numpy-Dot 스칼라 벡터가있는 행렬 벡터 제품

다음과 같은 방법으로 조작하려고하는 3 차원 데이터 세트가 있습니다. data.shape = (643, 2890, 10) vector.shape = (643,) I가 2890x10 매트릭스 (643)의 길이는 1-D 어레이로 데이터를 참조 데이터와 벡터 간의 내적 (합곱?)를 계산 NumPy와 싶다. 루프를 사용하여이 작업을 수행 할 수 있지만 원시

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행렬을 단위 행렬을 포함하는 행렬로 변환하는 방법

변환 된 배열에 numpy/scipy를 사용하여 n * m 배열의 항등 행렬을 포함하고 싶습니다. from n*m matrix array([[ a, b, c, d, e, f], [ g, h, i, j, k, l], [ m, n, o, p, q, r]]) to array([[ 1, 0, 0, a', b', c'], [

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svd 값이 matlab 2011b와 2012b 사이에서 다릅니다

matlab의 두 버전에서 svd 함수에 동일한 행렬 F를 구현하려고합니다. 그러나 두 솔루션에서 U 및 V 행렬의 부호가 반대라는 것을 알았습니다. 어떤 버전의 MATLAB이 더 정확하고 정확한 답변을 제공하는지 알고 싶습니까? 또는 실제로 두 답변이 맞습니까?

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numpy에서 행렬 반전을 사용하는 올바른 (안정적이고 효율적인) 방법은 무엇입니까?

Matlab에서 inv() 함수를 사용하면 수치 적으로 불안정하기 때문에 사용하지 않는 것이 좋습니다 (설명 섹션의 http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/inv.html 참조). 더불어, (A 및 B 모두 행렬이다) inv(A)*B : 이 같은 표현을 대체하는 제안 된 역 행렬 A 단수에 가까운 경우는 A\B 이