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1
回答
Theano
的
符号
矩阵
逆
“知道”结构化
矩阵
吗?
theano
在我
的
应用程序
中
,我正在计算一个块三
对角
矩阵
A
的
逆
-Theano
的
矩阵
求
逆
是否会考虑到这种结构(通过使用更有效
的
矩阵
求
逆
算法)?一般来说,我很好奇自己是否值得实现一个前向/后
浏览 1
提问于2015-04-20
得票数 0
1
回答
求
矩阵
逆
对角
线
的
一种有效方法
r
、
matrix-inverse
计算对称稠密
矩阵
(2000 * 2000)
逆
的
对角
线
的
最佳方法是什么?目前,我首先使用solve(x)计算
逆
,然后提取
对角
线(diag(y))。尽管它可以工作,但我想知道是否有更好
的
方法来实现它,这样代码运行得更快。我尝试了chol2inv(),但它不起作用,因为我
的
矩阵
不是正定
的
。更新:对于任何可能感兴趣的人,我能够使用优化
的
数学库Intel MKL来加速
矩阵
求
浏览 2
提问于2017-07-19
得票数 8
2
回答
如何在python
中
得到一个巨大
的
对角
矩阵
的
伪
逆
?
python
、
numpy
、
matrix
如果我有一个
对角
线为100Kx1
的
对角
矩阵
,我如何得到它
的
伪
逆
?我不能将
矩阵
对角
化,然后得到
逆
,就像我对小
矩阵
所做
的
那样,所以这不会起作用 np.linalg.pinv(np.diag(D))
浏览 25
提问于2017-03-10
得票数 1
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2
回答
大块
对角
稀疏
矩阵
在
r
中
的
逆
矩阵
r
、
block
、
sparse-matrix
、
inverse
、
diagonal
我想计算一些大型块
对角
线稀疏
矩阵
的
求
逆
。行数和列数略高于50,000。这些块是12x12
的
,并且是稀疏
的
(27个非零元素)。在此之后,我使用了for循环。在每次迭代
中
,我取出一个块,计算其
逆
,然后将其放回原处。 这个方法行得通,但我需要大约5分钟。我想知道有没有更快<
浏览 1
提问于2014-04-05
得票数 0
1
回答
R
元计算-为什么在使用默认权重与将权重设置为1/方差时,结果是不同
的
?
r
、
metafor
我
的
模型/代码
的
形式如下:我
的
印象是,默认
的
加权是由
逆
方差决定
的
。但是,我注意到,如果将参数"W = 1/data_variance“添加到上面的代码
中
,则会产生不同
的
结果(而不是指定
浏览 5
提问于2018-04-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
R
中
的
大
对角
矩阵
r
以下代码导致内存错误:对于允许产生巨大
对角
线
矩阵
的
diag,有什么替代方法吗?
浏览 3
提问于2018-01-09
得票数 2
回答已采纳
1
回答
R
中
对角
矩阵
的
逆
矩阵
r
、
matrix
、
linear-algebra
、
inverse
我想取这个子集
对角
矩阵
的
逆
(我希望我以正确
的
方式创建了一个dput ): dput(DMIdiag[1:20,1:20])), .Dim = c(20L, 20L)) 我
的
代码solve.default(DMIdiag) : Lapack routine
浏览 23
提问于2020-10-20
得票数 1
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1
回答
C++
中
的
矩阵
库;
c++
、
performance
、
algorithm
、
matrix
、
boost
我编写了一个
矩阵
库,它包含了
矩阵
的
所有主要属性。这是一个相对较长
的
项目,我希望它是可以张贴在这里,因为我真的想让它审查。该项目在GCC 9.2.0和Boost 1.71.0
中
编译,来自https://nuwen.net/mingw.html,环境代码库windows 10。a.transpose().determinant() << endl << endl; // cout << a.determinant(
浏览 0
提问于2020-02-05
得票数 5
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2
回答
如何利用奇异值分解反演numpy
矩阵
?
python
、
numpy
、
matrix
、
linear-algebra
(在你告诉我之前,是的,我知道你永远不应该颠倒
矩阵
。不幸
的
是,在我
的
计算
中
,我构造了一个
矩阵
,它必须以某种方式倒置。)我有一个很大
的
矩阵
M,它是病态
的
.numpy.linalg.cond(M)输出一个大小为e+22
的
值。
矩阵
M为(1000,1000)形。考虑
矩阵</
浏览 4
提问于2015-07-06
得票数 3
回答已采纳
1
回答
R
中
奇异
矩阵
的
平方根
r
、
matrix
、
inverse
、
square-root
、
singular
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 <- structure(c(604135780529.807, 0, 58508487574887.2, 67671936726183.9,
浏览 7
提问于2015-01-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
有没有可能在线性时间内对对称带状(7条
对角
线)
矩阵
求
逆
?
r
、
sparse-matrix
、
matrix-inverse
、
symmetric
我需要对一个p x p对称带状hessian
矩阵
H求
逆
,它有7条
对角
线,p可能非常高(=1000或10000)。有没有可能在线性时间内用
R
来构建这样
的
算法?
浏览 3
提问于2016-08-10
得票数 2
1
回答
C++ Boost:复
矩阵
的
行列式和
逆
c++
、
matrix
、
inversion
你知道是否有可以计算复
矩阵
的
行列式和
逆
的
函数吗?
矩阵
维数不太大(小于50)。 我谷
浏览 6
提问于2021-01-29
得票数 1
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1
回答
奇异值分解
矩阵
条件-如何从原始空间投影到条件空间?
svd
、
projection-matrix
、
regularized
一种经典
的
数据去噪方法是创建一个
矩阵
,执行SVD,将小
的
奇异值设置为零,然后将分解
的
矩阵
部分相乘以创建新
的
矩阵
。这是“条件化”或“规则化”输入数据
的
一种方法。给定原始
矩阵
空间中
的
一个向量,如何将该向量投影到新
的
条件空间中?
浏览 1
提问于2012-09-16
得票数 1
2
回答
对存储在n维numpy数组
中
的
所有
矩阵
的
批处理操作。
python
、
numpy
我有一个大小为numpy
的
数组(4,4,6890),它基本上包含68904x4
矩阵
。我需要将它们全部倒置,我目前正在循环中,我知道这是一种糟糕
的
实践。
浏览 7
提问于2017-07-04
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何在Python中将一个条目放在稀疏
矩阵
的
整个
对角
线上
python
、
numpy
、
scipy
、
linear-algebra
、
sparse-matrix
我正在寻求构造一个
矩阵
,我将计算它
的
逆
矩阵
。这将用于求解非线性抛物型偏微分方程组
的
隐式方法。我目前
的
计算是,这将变得显而易见
的
原因,给我一个奇异(没有可能
的
逆
)
矩阵
。对于上下文,在现实
中
,
矩阵
的
维度将是30乘以30,但在这些示例
中
,我使用较小
的
矩阵
进行测试。 假设我想创建一个大
的
正方形稀疏<e
浏览 26
提问于2021-01-11
得票数 0
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1
回答
用scipy求
逆
大型稀疏
矩阵
python
、
numpy
、
scipy
我必须对一个大
的
稀疏
矩阵
求
逆
。我无法摆脱
矩阵
求
逆
,唯一
的
捷径就是了解主
对角
线元素
的
概念,而忽略非
对角
线元素(我不希望这样做,但作为一种解决方案,它是可以接受
的
)。我需要求
逆
的
矩阵
通常很大(40000 *40000),并且只有一小部分非零
对角
线。我目前
的
方法是构建稀疏
的
所有内容,然后 posterior_cova
浏览 0
提问于2013-02-28
得票数 6
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1
回答
numpy.linalg.inverse
的
使用和互惠有什么区别?
python
、
algorithm
、
numpy
现在我已经开发了两种类似的算法,但是很明显,当我认为它们产生相同
的
结果时,它们实际上在迭代后返回不同
的
值。. + w_k*s2如果您查看这两种算法,唯一
的
区别是B_k和direction
的
计算。我很抱歉,因为我不能给你很多数据来重现这个,因为这只是梯度下降算法
的
一部分。我更好奇
的
是,是什么让B_k和direction在这两种算法
中
得
浏览 5
提问于2022-03-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python稀疏
矩阵
求
逆
与拉普拉斯计算
python
、
linear-algebra
、
sparse-matrix
、
matrix-inverse
我有两个稀疏
矩阵
A(亲和力
矩阵
)和D(
对角
矩阵
),维数为100000*100000。我必须计算拉普拉斯
矩阵
L= D^(-1/2)*A*D^(-1/2)。我正在使用scipy CSR格式
的
稀疏
矩阵
。我没有找到任何方法来求稀疏
矩阵
的
逆
。如何求稀疏
矩阵
的
L和
逆
矩阵
?还建议使用python来做这件事是否有效,或者我是否应该调用matl
浏览 1
提问于2012-02-12
得票数 3
2
回答
scipy.linalg.inv是否检查
矩阵
是否是
对角
的
?
python
、
matrix
、
scipy
求
对角
矩阵
的
逆
非常简单,不需要复杂
的
方法。在应用更复杂
的
方法之前,scipy.linalg.inv是否检查
矩阵
是否是
对角
线
的
,还是需要自己检查?
浏览 3
提问于2019-06-28
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Armadillo复稀疏
矩阵
逆
c++
、
sparse-matrix
、
armadillo
、
matrix-inverse
我正在用Armadillo C++编写一个程序(4.400.1) 我有一个
矩阵
,它必须是稀疏和复杂
的
,我想要计算这种
矩阵
的
逆
。由于它是稀疏
的
,它可能是伪
逆
,但我可以保证
矩阵
有完全
对角
。在Armadillo
的
API文档
中
,它提到了计算任何
矩阵
的
逆
的
方法.i(),但是sp_cx_mat成员不包含这样
的
方法,而且in
浏览 3
提问于2014-11-01
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