matrix-inverse

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극심한 학습 기계의 Numpy에서 양방향 배열로 작업하고 있습니다. 내 배열 중 하나 인 H는 무작위 적이며 그 pseudoinverse를 계산하려고합니다. scipy.linalg.pinv2를 사용하면 모든 것이 원활하게 실행됩니다. 그러나 scipy.linalg.pinv를 사용하면 때로는 (시간의 30-40 %) 문제가 발생합니다. pinv2를 사용하는

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Matlab : VarianceCovariance 행렬의 결정자

자동 회귀 모델에 대한 로그 우도 표현식을 풀 때, 나는 슬라이드 9 Parameter estimation of time series tutorial 아래 주어진 분산 공분산 행렬 Tau을 가로 질렀습니다. 이제 순서대로 우도 함수 식을 극대화하기 위해 fminsearch 를 사용하는, 내가 분산 공분산 행렬이 발생하는 경우 가능성 기능을 표현해야합니다

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많은 수의 작은 행렬을 빠르게 반전합니다.

2x2 행렬의 NxN 배열을 가지고 있으며, 각각을 반전해야합니다. Matlab (또는 사용자 정의 함수)을 사용하면 각 함수를 반복하여 반전하는 것보다 빠르게 수행 할 수 있습니까? 나는 그들이 모두 뒤집을 수 있고 잘 조절되었다고 생각할 수있다. 예 : 프로파일이 마지막 줄은 "exphL1가 (: ..."라고 말한다 왜 보조 노트로 % dim(A) =

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Apache Spark에서 대규모 선형 시스템을 해결합니다.

저는 현재 대규모 선형 시스템 인 Ax = b를 Spark을 사용하여 풀고 자합니다. 솔루션을 찾기 위해 많은 검색을 수행했으며 this 링크가 A의 의사 역수를 계산하여 다음 단계로 역행렬을 곱하기 위해 찾은 유일한 해결책이었습니다. 간단히하기 위해 여기에 해결책을 복사합니다. import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vecto

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대칭 행렬의 역 합은?

대칭 행렬 L이 주어지면 L의 역변환은 풀기가 어렵습니다. 합을 계산할 다른 방법이 있습니까? (inverse (L) (:, i))?

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Eigen에서 inverse와 determinant를 효율적으로 사용하는 방법?

Eigen에는 행렬식과 역행렬의 명시적인 계산에 대해 경고하는 recommendations이 있습니다. 나는 보통 - 역 - wishart 사전 배포와 함께 다변량 법선에 대한 사후 예측을 구현하고 있습니다. 이것은 다 변수 t- 분포로 표현 될 수 있습니다. 다 변수 t- 분포에서 |Sigma|^{-1/2}과 (x-mu)^T Sigma^{-1} (x-mu

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고유치 효과적인 역변환

아이겐에서 I이고 동일한 크기의 단위 행렬 A. 그러나 대칭 포지티브 한정 행렬의 역함수를 계산하는보다 효율적인 방법이 있습니까? 예를 들어 우리는 L^{-T} L^{-1}은 (는 L^{-T}L의 전치 행렬의 역을 나타내며) A L^{-T} L^{-1} = LL^{T} L^{-T} L^{-1} = I 보낸 A의 역수이며, A = LL^{T}로 A의 촐레 스

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반복적 인 방법을 사용하는 역 행렬 계산

교수님은 우리에게 난처한 실험실을 지정해 주셨고 웹에서 도움을 얻을 수 없습니다. 고유 값을 갖는 행렬에 대해 특히 그렇습니다. 3x3 행렬 A = {(.5, -1, 0), (0, .6666, 0), (.5, -1, .6666)}, 당신은 A^-1 = I + B + B^2 + B^3 ..... B^20을 사용하여 역함수를 계산해야합니다. 여기서 I는 항등

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행렬과 그 역함수 간의 행렬 곱셈을 수행 한 후 Identity 행렬을 가져 오는 중 오류가 발생했습니다.

CUBLAS를 사용하여 랜덤 부동 소수점 (단 정밀도) 값을 6 개까지 포함하는 N x N 행렬의 행렬 반전을 수행했습니다. 역함수 (this website을 사용하여 검증 됨)를 얻은 후 정확한 역행렬을 얻기 위해 얻어진 역행렬과 원래 행렬 (CUDA 행렬 곱셈 프로그램 사용)을 곱했습니다. 그러나 단위 행렬에는 오류가있었습니다. 왜 이런 일이 있었는지

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선형 시간대에 대칭 줄무늬 (대각선 7 개) 행렬을 뒤집을 가능성이 있습니까?

나는 7 개의 대각선을 가진 pxp 대칭 띠 헤센 모체 H를 뒤집을 필요가있다. p는 매우 높을 수 있습니다 (= 1000 또는 10000). H^{- 1}은 줄무늬로 간주 될 수 있으므로 전체 역행렬을 계산할 필요는 없습니다. 근사치입니다. (예를 들어 11 또는 13 개의 대각선이 있다고 가정 할 수 있습니다.) 병렬 처리를 의미하지는 않는 방법을 찾고