linear-algebra

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    给定一个矩阵A(未neccessarily正方形)与独立的列,我能够应用的施密特迭代和使用Matlab的函数产生用于其columnspace的标准正交基(在正交矩阵Q的形式) qr A=[1,1;1,0;1,2] [Q,R] = qr(A) 然后 >> Q(:,1:size(A,2)) ans = -0.577350269189626 -0.000000000000000

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    在MATLAB中,当我运行命令[V,D] = eig(a)作为对称矩阵时,最大特征值(及其关联向量)位于最后一列中。但是,当我用非对称矩阵运行它时,最大的特征值在第一列。 我想要计算特征向量中心性,它要求我计算与最大特征值相关的特征向量。因此,最大的特征值出现在两个不同的地方,这使我很难找到解决方案。

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    我想计算一个巨大矩阵的Moore–Penrose pseudoinverse。理想情况下,我想在一个有2300万行和1000列的矩阵上做,但如果需要的话,我可以通过仅在我的实验的一部分上运行来将行数减少到400万。 显然,将矩阵加载到内存中并在其上运行SVD是行不通的。 Wikipedia点Krylov subspace方法和提Arnoldi,Lanczos,Conjugate gradient,

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    我有一个平方n * n矩阵S必须被分解成两个矩阵的乘积 - A1和A2,其中A2是矩阵转置为A1(A2 = A1^T),所以A1 * A2 = S.有没有任何算法可以有效地进行这样的操作? C#/ C++解决方案会很好。

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    R中是否包含包含使用Gram-Schmidt正交化的特征选择算法的包?

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    问候, 使用Google该受试者带来的,例如,MTL,exmat,LAPACK并且还here。我似乎也记得微软研究院发布了一个,但不能把它放在手上。 我从一个真正使用(或开发...)的人那里寻找建议,希望能够在C++(尽可能)内实现Matlab体验。 在此先感谢,Robi

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    一个3x3的反射矩阵 http://www.gnu.org/software/gsl/manual/html_node/Householder-Transformations.html 和 http://en.wikipedia.org/wiki/Householder_transformation 我想下面的代码将成功打造出矩阵在平面正交反射单位矢量normal_vector。 gsl_matr

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    如何在Java中进行透视图转换?据我了解,我可以使用一些神奇的4维矩阵,它可以决定FOV,长宽比,近距离和远距离观看距离,但我不知道如何创建矩阵。 我能够在Java中实现一个“PerspectiveTransform”,但我用下面 double mat[][] = { {1, 0, 0, 0}, {0, 1, 0, 0}, {0, 0, 1, 0}, {0,

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    线性代数问题; 给定的k变量赋范向量u(即U:|| ||Ü_2 = 1) 你如何构建\ Gamma_u,任意K *(K-1)的单位向量,使得矩阵 ( u,\ Gamma_u)构成一个 正交基? 我的意思是:从计算机立场的角度来看: 你用什么算法来构造这样的矩阵? 由于提前,

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    试图计算R中矩阵的功率,我发现包expm实现了运算符%^%。 因此x%^%k计算矩阵的k次幂。 > A<-matrix(c(1,3,0,2,8,4,1,1,1),nrow=3) > A %^% 5 [,1] [,2] [,3] [1,] 6469 18038 2929 [2,] 21837 60902 9889 [3,] 10440 29116 4729 但是,出乎我的意