重建n个无循环的SV分解矩阵

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python-3.x、numpy、matrix、multidimensional-array、svd

我有一个问题，我需要强制n 3x3矩阵的秩2，并且我不想对它使用循环。因此，我创建了所有矩阵的奇异值分解，并将对角线矩阵的最小元素设置为0。import numpy as nps[:,2] = 0好的<

浏览 1提问于2018-02-21得票数 0

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ojalgo中的QR/SVD分解是否需要与列一样多的行？

java、math、matrix、decomposition、ojalgo

在ojalgo中，当在m矩阵A上进行QR或SVD分解时，我遇到了一个障碍。我的目的是为列空空间找到一个基础。如果m >= n，一切都很好。例如，秩为2的5x4矩阵A的转置A‘的QR分解给出了一个4x4q矩阵，它的最后两列跨越A的空空间。另一方面，如果我从5x7矩阵A开始，秩5(并进行A‘的</em

浏览 1提问于2018-06-13得票数 1

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使用M<N通过GSL计算矩阵的零空间时会出现错误

c、matrix、linear-algebra、gsl

我用c中的gsl库计算矩阵A(m，n)的零空间。对于秩不足矩阵，A的零空间由对应于零个奇异值的V的列给出。对应的函数是 int gsl_linalg_SV_decomp(gsl_matrix * A, gsl_matrix * V, gsl_vector * S, gsl_vector * work

浏览 20提问于2017-07-12得票数 0

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代理变量分析因“下标超出界限”而失败。

r、bioconductor

= n.sv, : 试图缩小它与debug()显示，fast.svd是被调用的一个453x100矩阵的所有零。那么，我的数据与微缩中的数据有何不同？在这两种情况下，培训和测试数据都是矩阵。在小插画中，训练矩阵是22283×30；在我的例子中，是453x100。在小插曲中，感兴趣的变量(癌症)是二进制变量；在我的</em

浏览 2提问于2012-06-28得票数 1

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矩阵阵列的快速cholesky分解

arrays、matlab

我想知道如何在矩阵数组上执行快速Cholesky因式分解。假设我有一个3x3x1000个pd矩阵的数组A，并且希望找到这1000个矩阵的cholesky分解。我知道我可以很容易地写出 cl(:,:,n) = chol(A(:,:,n);但是，由于for循环，这是一个相当慢的</

浏览 1提问于2014-09-11得票数 1

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奇异值分解的时间复杂度

c、algorithm、matrix、linear-algebra

在过去的几周里，我一直在尝试用C语言实现奇异值分解，目前我一直在使用算法6 found ，据我所知，这个算法将在O( n^5 )时间内运行，因为有两个循环(其中一个循环不会从0到n，我知道但n^5是一个粗略的界限)，在内部循环中必须完成矩阵乘法，这是一个n^3的过程。然而，根据，对于n乘<em

浏览 1提问于2015-03-24得票数 7

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如何使用训练集评估NMF？

machine-learning、evaluation、collaborative-filtering、factorization

测试非负矩阵分解预测的正确方法是什么？假设数据集是一个包含用户和观看过的电影(没有分级)的矩阵。首先，我将矩阵分为训练集和测试集(40%测试集)。然后我用NMF分解训练矩阵。然后我使用测试矩阵，删除所有电影条目的一半，看看真正的测试矩阵重建得有多好。 NMF还使用了哪些其他评估方法？有比删除测试集中的电影条目更好的</e

浏览 1提问于2012-09-02得票数 0

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KDB索引矩阵

kdb

我有两个矩阵：idx: ((0 0);(0 1);(1 1))a[0;0]a[1;1]我做错了什么？

浏览 2提问于2022-04-08得票数 2

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用fsolve检验微分方程的稳定性

python、matrix、scipy

我想要找到一个微分方程的平衡点，并检查平衡点是否稳定。下面是一个最小的工作示例from scipy.optimize import fsolve A = np.random.uniform(sizeier, mesg = fsolve(lambda x: 1-np.dot(A,x),为了确定解sol是否稳定，雅可比矩阵的所有特征值都必须具有负实部

浏览 2提问于2018-09-13得票数 5

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在Text2vec中实现Arora 2017

r、text2vec

多亏了text2vec的作者，我可以计算手套嵌入并对它们进行平均。下一步是计算主成分/svd，并从嵌入中减去第一个成分。本文中的python代码()具有以下功能""":XX = X - X.dot(pc.transpose()) * pc XX = X - X.dot(pc.transpose()).dot(pc) return

浏览 7提问于2018-01-19得票数 0

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基于改进的Gram Schmidt的QR分解

python、numpy、orthogonal、qr-decomposition

问题:对于这个问题，给出了一个名为As的矩阵列表，您的工作是找到每个矩阵的QR分解。实现qr_by_gram_schmidt:此函数将矩阵A作为输入并计算QR分解，返回两个变量，Q和R，其中A=QR，Q正交，对角线下的R为零。 A是n×m矩阵，n≥m (即行数大于列数)。对于形状为n×m的矩阵

浏览 7提问于2016-04-15得票数 0

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Toeplitz矩阵分解为两个循环矩阵之和(matlab/倍频程)

matlab、matrix

我必须解一个线性系统Tx=b，其中T是一个n x n对称toeplitz矩阵。任何toeplitz矩阵都可以分解为循环矩阵U和偏序矩阵V的和，即T=U+V。这是非常有用的，因为每个n x n实值循环矩阵C都有分解C=F*ΛF，其中F是n x n Fourie

浏览 4提问于2017-10-12得票数 1

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基于SVD分解的图像重建

c++、c、svd

我对图像进行了块SVD分解，并存储了结果。现在，我需要根据这个结果进行重建。我发现没有几个例子都是用Matlab写的，这对我来说是个谜。我只需要一个公式，用它来重建我的图片，或者用C语言编写的例子。矩阵A等于U*S*V‘。如何看公式，例如，计算前五个奇异值(哪一行和列的乘积)？请提供类似C风格的索引公式。U和V‘是矩阵，S是向量(不是矩阵)。

浏览 4提问于2012-12-23得票数 3

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如何使用numpy索引技巧而不是使用循环来分配这个稀疏矩阵？

python、numpy、indexing、scipy、sparse-matrix

我有过 M:形状p*n的浮点稀疏矩阵(csr_matrix )，其中p和n各约为100万。M‘：另一个p'*n’形浮点稀疏矩阵，其中p‘> p，nIndexP:索引向量1*p，p唯一无符号整数不大于p'IndexN: 1*n，n个唯一无符号整数不大于n’<code>h 29<//code><

浏览 6提问于2022-09-08得票数 0

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几次应用MATLAB的idwt2

matlab、image-processing、wavelet

我多次使用它(3)，以得到一个3级变换。我使用MATLAB提供的dwt2函数进行压缩，使用idwt2进行解压。问题是，我不知道如何多次解压缩，就像在将idwt2多次应用于之前接收到的输出一样，因为它返回一个矩阵。

浏览 0提问于2009-07-13得票数 3

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我将奇异值分解应用于CV_32FC1 cvMat，并修改了'u‘组件中的一些值。现在，我尝试将“u”、“w”和“vt”分量相乘，以获得单个矩阵A。但是OpenCV无法将矩阵相乘，错误如下。== CV_32FC1 || type == CV_64FC1 || type == CV_32FC2 || type == CV_64FC2) in function gemm 当我检查SVD对象中矩阵的类型时，它们的type = 20，这与任何默认的<e

浏览 0提问于2012-04-11得票数 0

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我在matlab中重构分解的张量时遇到了麻烦。

multidimensional-array、matrix、sparse-matrix、matlab

我们在matlab中有一个张量，大小是308x22x29x12x492020，它很大。我们对它进行了分解，它工作得很好。现在，我们正试图重建它，以获得一些预测。当我们运行它时，当我们执行最后一个维度的乘法时，它会崩溃，内存不足。我试图将我们的张量展平成一个2 x 2的矩阵，以使重建更容易。我找不到这样做的方法，我尝试使用matlab中的重塑函数，但没有成功。所以基本上我想知道一种

浏览 2提问于2012-05-20得票数 2

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行和列的点积

python、numpy、matrix

我有两个矩阵，a (mxn)和b (nxp)。对于每个n，我想用b的第n行乘以a的第n列，给出n (mxp)矩阵。然后，我想通过取矩阵中每个元素的平均值，将这些矩阵“折叠”成一个(mxp)矩阵。在numpy中，是否有一种合理有效的方法(就像在无循环中那样)来做到这一点？

浏览 2提问于2015-01-31得票数 0

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利用奇异值分解在MATLAB中压缩图像

matlab、image-processing、octave、image-compression、svd

我是全新的MATLAB，但我试图做一些图像压缩编码的灰度图像。我如何使用SVD来剪短低值特征值来重建压缩图像？grayscale[U,S,V]=svd(doubleB); 这使我能够成功地分解图像矩阵假设167个特征值，我只想取前100 (或任何一个n真的)，我如何这样做，并重建<

浏览 4提问于2012-11-28得票数 16

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在R中使用PCA进行下投影后，如何重建图像？

r、pca

在R中使用PCA进行下投影后，如何重建图像？如果原始图像是N维的，我将其向下投影到10维。我现在如何从10维重建N维图像？我当然知道会有信息的丢失。

浏览 5提问于2014-04-01得票数 2

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