linear-algebra

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나는 비가역 잔차 행렬로부터 분해되지 않는 블록 공액 그레디언트 알고리즘을 구현하려고합니다. 그러나 나는 무의미한 결과를 얻고있다. (각 반복에서, Rcurrent의 등급은 점점 더 작아 져야한다). 그것은 Hao Ji와 Yaohang Li의 논문 "A breakdown-free block conjugate gradient 방법"에 나와 있습니다. 그 입력

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np.eig와 np.svd의 서로 다른 고유 값

np.eig (np.dot (A.T, A)) ** 2와 np.eig (A)에 의해 계산 된 고유 값을 비교하고 있습니다. 일부 값은 같지만 일부 값은 같지 않습니다. 아무도 왜 이런 일이 일어날 지 말해 줄 수 없나요?

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어디서 netlib-java의 소스 코드를 찾을 수 있습니까?

Spark의 MLLib에 https://github.com/fommil/netlib-java은 dependency입니다. 그러나이 저장소는 github에서 제거되었습니다 (위의 링크는 죽었습니다). Google의 캐시 된 버전의 페이지는 여전히 있으며, 자금 부족으로 인해 라이브러리가 중단된다는 메모가 있습니다. 라이브러리가 더 이상 유지 관리되지 않습니까

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수식을 파이썬으로 변환하는 방법?

파이썬에서 Paper의 두 공식을 사용하고 싶습니다. 공식 : 이 코드로 변환 : P = A #(size 24x24) Q = B #(size 24x24) sum_of_all = 0 for row in range(0,P.shape[0]): for column in range (0,P.shape[1]): zwisc

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복잡한 숫자와 numpy를 다룰 때 파이썬에서 dtype을 올바르게 지정하는 방법은 무엇입니까?

나는 그것을 위해 나는이 기능을 사용하여 매트릭스 파이썬에서 단일 여부를 확인해야합니다 m1=np.matrix([complex(1/math.sqrt(2)),cmath.exp(1j)],[-cmath.exp(-1j).conjugate(),complex(1/math.sqrt(2))],dtype=complex) 는 내가 얻을 : def is_unitary(m)

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선형 시스템 문제를 해결하는 sympy 문제

Jupyter QtConsole에서 실행중인 Python v.3.6을 사용하고 있습니다. 저는 예측을 조사 점수와 연결하는 개인 프로젝트에 Sympy를 사용하여 데이터 세트에서 선형 대수학을 시도하고 있습니다. 본질적으로 N = 14 선형 방정식과 M = 5 미지수의 증강 된 매트릭스를 설정하고 시스템을 해결하려고합니다. 내 문제는 내가 증강 매트릭스에 s

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텐서 흐름의 선형 모델

Tensorflow에서 간단한 선형 모델을 생성하려고했습니다. 여기에 코드 ... N = 400 features = 100 nSteps = 1000 data = (np.random.randn(N, features), np.random.randint(0, 2, N)) W = tf.placeholder(tf.float32, shape=(featur

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직접 솔버를 사용하여 선형 시스템을 풀기 위해 intel mkl 라이브러리를 사용하면 dss_create가 예외를 throw합니다.

다음은 FEM 문제를 해결하는 코드입니다. 방정식의 선형 시스템의 계수 행렬은 희박한 계수 행렬이기 때문에이 시스템을 해결하기 위해 intel mkl direct solver for sparse matrices을 사용하고 있습니다. 클래스는 선형 시스템을 해결하는 데 사용되며 간단한 문제가 있기 전에 시도해 보았습니다. 결과를 matlab과 비교하여 잘 작

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Java에서 NaN을 생성하는 Cholesky 분해

이것이 maths.se 또는 SO 질문인지 확실하지 않지만 Java와 관련이 있다고 생각합니다. 나는 Gaussian Processes (R&W)에 대한 텍스트 북을 따르고 Java로 몇 가지 예를 구현하고 있습니다. 여러 예제에 대한 공통적 인 단계 중 하나는 공분산 행렬의 콜레 스키 분해를 생성하는 것입니다. 필자의 시도에서 제한된 크기 (33x33)까

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Tensorflow : tf.gradients()가 정확히 무엇을 반환합니까?

빠른 질문은 여기서 혼란 스럽습니다. 의 우리가 간단한 그래프 있다고 가정 해 봅시다 : a = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[200, 1], mean=0., stddev=.5)) b = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[200, 100], mean=0., stddev=.5))