선형 대수 문제; 기븐 K 변량 NORMED 벡터 U (즉, U : || U || _2 = 1) 는 \ Gamma_u, 임의의 k 개의 * 단위 벡터되도록의 (K-1) 행렬을 구성 어떻게 (u, \ Gamma_u)는 직교 기초를 형성합니까? 의미 : 계산 관점에서 : 이러한 행렬을 구성하는 데 사용하는 알고리즘은 무엇입니까? 미리 덕분
저는 현재 내가 관리하는 시뮬레이션 도구를 위해 C++ 스파 스 매트릭스/수학/반복 솔버 라이브러리에서 작업하고 있습니다. 그러나 기존의 패키지를 사용하기를 원했을 것입니다. 그러나 광범위하게 조사한 후에 우리 시뮬레이터에 적합한 어떤 것도 발견되지 않았습니다 (우리는 플렉스, PetSC, 고유 및 기타 여러 가지를 보았습니다). 좋은 소식은 내 솔버와 스
저는 프로그램에서 여러 차례 입력해야하는 6 가지 방정식을 반복해서 풀어야합니다. 현재 Cramer의 시스템을 해결하는 방법을 사용하고 있으며, 꽤 잘 작동합니다. (내 프로세서가 실제로 연산을 추가하고 곱하는 것을 좋아하는 것으로 보이며 명시 적 방정식이 길이가 2 페이지 이상이더라도 1 마이크로 초의 솔루션을 얻습니다.) 그러나 내가 해결할 필요가있는
Java에서 투시 뷰 변환을 수행하려면 어떻게해야합니까? 내가 이해하고 있듯이 FOV, Aspect Ratio, Near와 Far보기 거리를 결정할 수있는 마법의 4 차원 행렬이 있지만 그 행렬을 만드는 방법을 모르겠습니다. 나는 자바에서 "PerspectiveTransform"을 구현할 수있어,하지만 다음 double mat[][] = {
{1,
독립적 인 열을 가진 행렬 A (꼭 필요한 사각형이 아님)가 주어 졌을 때 나는 Gram-Schmidt 반복을 적용 할 수 있었고 Matlab의 함수를 사용하여 (직교 행렬 Q의 형태로) 그 열 공간에 대한 정규직 기준을 만들 수있었습니다 qr A=[1,1;1,0;1,2]
[Q,R] = qr(A)
다음 >> Q(:,1:size(A,2))
ans =
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
거대한 행렬 Moore–Penrose pseudoinverse을 계산하고 싶습니다. 이론적으로 2300 만 개의 행과 1000 개의 행을 가진 행렬에서 수행하고 싶지만 필요한 경우 실험의 한 부분 만 실행하여 행 수를 4 백만 개로 줄일 수 있습니다. 물론 매트릭스를 메모리에로드하고 SVD를 실행하는 것은 효과가 없습니다. Wikipedia 점 Krylov