3回答
因此，我需要重写矩阵的右手除法，从Matlab到C++：我嘲笑了一些矩阵：0.0001 0.0004 0.0001 0.0001Matlab为(xPow*yPow')/(yPow*y
浏览 6提问于2015-08-11得票数 0
回答已采纳
2回答
如何使用MATLAB生成一个随机的、可逆的、对称的、半正定的矩阵？matrixSize = 10B = numpy.dot(A,A.transpose())
但我不确定这是否会产生随机的半正定矩阵
浏览 2提问于2018-09-04得票数 1
我已经尝试了下面的程序，用3到10个矩阵大小的浮动线性方程组。
为什么残差最小？我是否在代码中遗漏了disp(['norm of Cramer's rule residual = ' num2str(norm(A*x-b),4)])的正确语法以获得如此小的错误？
浏览 2提问于2016-09-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图计算矩阵的逆的行列式。矩阵的逆存在。然而，当我试图计算逆的行列式时，它给出了matlab中的Inf值。背后的原因是什么？
浏览 2提问于2012-05-01得票数 5
在Matlab中，由于数值不稳定，通常不建议使用inv()函数(请参见中的描述部分)。建议替换如下表达式：(其中A和B都是矩阵)，其中：当倒置矩阵A接近奇异值时，这就变得至关重要。
有没有用numpy / scipy写这篇文章的好方法？
浏览 0提问于2013-06-17得票数 3
回答已采纳
1回答
R中奇异矩阵的平方根
、、、、
我需要在-1/2的幂上计算矩阵A，这基本上意味着初始矩阵的逆的平方根。A_inv <- ginv(A)sqrtm(A_inv)
solve.default(X
浏览 7提问于2015-01-30得票数 0
回答已采纳
2回答
我得到了一个非常大的矩阵(我不能改变矩阵的值)，我需要计算一个(协方差)矩阵的逆矩阵。有时我得到的错误是covarianceFea=cov(fea_class);if(covdet =)
浏览 1提问于2011-10-09得票数 6
1回答
对于50X50和100X100的计算域，我能够使用可用的32 GB的内存，分别使用NullSpace和null的完整矩阵命令。如果计算域为500X250 (这是一般情况下的顺序)，则存储大小矩阵(500X250)X(500X250)所需的RAM为125 GB，并且非常禁止。MATLAB建议在稀疏矩阵上使用"SVDS“命令，SVDS(A)只给出前6个奇异值和奇异向量，还有另一个命令SVDS(A，k，σ)，它在标量奇异<
浏览 0提问于2013-08-28得票数 4
回答已采纳
1回答
在python中使用numpy.linalg.inv(matrix)计算矩阵的求逆时，我得到了奇异矩阵错误。为什么会发生这种情况？这与矩阵中的值很小有关。我的矩阵中的数字是概率，加起来是1。
浏览 2提问于2013-06-23得票数 1
回答已采纳
我注意到，如果A是NxN矩阵，它有逆矩阵。但是inv()和pinv()函数的输出是不同的。-我的环境是Win7x64 SP1，Matlab R2012a，Cygwin Octave 3.6.4，FreeMat 4.2A = rand(3,3)0.185987A)0 0 00 0 0
在Matlab中运行相同的命令，结果都是相同的ans。并计算了inv(A)*A或A*inv(A)，得到
浏览 3提问于2013-10-17得票数 15
2回答
如何求几乎奇异矩阵的逆？
、、、
但是当我试图找到一个特殊矩阵的逆时，我遇到了麻烦。该矩阵具有以下特点：
我首先使用matlab，当我尝试使用inv(H'*H)：警告时，得到了错误</em
浏览 3提问于2014-01-05得票数 3
回答已采纳
2回答
当一个稀疏矩阵由scipy.sparse.rand生成时，它可以是奇异的。实际上，下面的代码会引发错误"RuntimeError: superlu failure (singular matrix?)dim = 20000inv_sparse = scipy.sparse.linalg.inv(A)
有没有一种产生非奇异稀疏矩阵的方法？我真正想做的是
浏览 3提问于2016-09-24得票数 3
回答已采纳
我正在寻找计算矩阵求逆的最有效的方法。我知道这与LU分解有关，或者是把它分成两个矩阵，上三角和下三角矩阵，以及这两个系统的求解，但我不能用MATLAB写出代码。我真的需要它，因为我必须求解一个10.000 x 10.000的矩阵，而这个简单的方法永远需要花费很长时间。
浏览 1提问于2014-03-23得票数 0
1回答
opencv中反求的不正确结果
、、、、
我在c++中使用opencv库进行矩阵反演。我使用带有DECOMP_SVD标志的反转函数。对于非奇异矩阵，采用SVD方法进行计算。然而，当我将奇异矩阵(行列式= 0)与Matlab中对同一反演的输出进行比较时，它给出了一个不正确的答案。我在matlab中使用的方法是pinv()和svd()。0.8889 2.2222
浏览 4提问于2014-04-09得票数 1
回答已采纳
3回答
我在wiki上遵循这个公式：
R = -[1/sqrt(2) 1 1/sqrt(2) 0;0 1/sqrt(2) 1 1/sqrt(2);-1/sqrt(2[0; -1/sqrt(2);-1]; %Y is 3x1 matrix
theta1 = B1*Y;
B2 = R'*inv
浏览 1提问于2013-05-25得票数 3
实现了一种与稀疏矩阵反演相关的算法。kapa_t=phi_t*F_x'*(inv(inv(R_t)+F_x*phi_t*F_x'))*F_x*phi_t;，所以我按建议修
浏览 0提问于2018-09-19得票数 1
回答已采纳
如果我们想通过以下方法寻找线性回归模型的最优参数θ：第一步是计算inv(X^T*X)。print(theta_pinv)
[ 0.3866255 ] [-92.9672536 ]theta_inv=(inv@XT)@y
print(theta_i
浏览 0提问于2018-03-19得票数 25
回答已采纳
显然，相对于OLS (普通最小二乘)，这些都是台面标记的。
但是我只想要一个纯OLS方法，不需要预处理数据来揭示数据中的病态，就像使用regress()时发现的那样。然而，这将需要使用inv()函数，但是在inv()的MATLAB指南页面中，它建议您在进行最小二乘估计时使用mldivide，因为它在执行时间和数值精度方面都优于mldivide。我是否可以假设在所有条件下(包括在奇异/I-11条件矩阵存在的情况下)，mldivide将产生与理论OLS相同的答案？如果不是，在<em
浏览 5提问于2013-10-31得票数 3
回答已采纳
我必须计算两个方程式：和其中，A、B和Y是已知的p*p矩阵(p可以小也可以大，取决于具体情况)。矩阵是非常密集的，没有任何结构(当然，B是非奇异的)。
是否有可能在不求矩阵B的反转的情况下求解这些方程中的X？我必须计算这些方程n次，n是数百或数千，所有的矩阵都会随着时间的推移而变化。
浏览 0提问于2009-05-27得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
