eigenvector

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具有相同對角元素的PSD矩陣

如何構造具有相同對角元素的兩個正半定矩陣？假設M1和M2是兩個psd矩陣。我想要對角線（M1）和對角線（M2）的矢量相同。非對角元素必須有所不同。 [a e f g] [a s t u] [e b h i] [s b v w] [f h c j] [t v c x] [g i j d] [u w x d] 認爲第一個矩陣爲M1，第二個矩陣爲M2。請記住M1和M2都是PSD。 在此先感謝！

matrix linear-algebra eigenvalue eigenvector 2017-10-11

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Scipy eigsh爲複雜輸入矩陣返回錯誤結果

我想用scipy.sparse.linalg.eigsh使用shift-invert模式找到複雜矩陣的特徵值和特徵向量。在矩陣中只有實數，我可以得到與spicy.linalg.eigh求解器相同的結果，但是在添加虛部時，特徵值會發散。一個微小的例子： import numpy as np from scipy.linalg import eigh from scipy.sparse.linal

python scipy complex-numbers eigenvalue eigenvector 2017-10-12

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由Python計算的矩陣的特徵向量似乎不是一個特徵向量

事先道歉，Python不是我的強項。 與矩陣的實際特徵值（如Python計算）相對應的特徵向量看起來不是特徵向量，而由Wolfram Alpha計算的特徵向量似乎可行。 （我的同事證實，同一病理執行R中的計算時，雖然我沒有成績單似乎是這樣。）代碼片段： >>> import numpy as np >>> in_matrix = np.array([[0.904, 0.012, 0.427],

python numpy matrix eigenvalue eigenvector 2017-12-02

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PageRank總是比特徵向量或Katz中心性更好嗎？

據我所知，有經典的特徵向量中心性，並有變種，如卡茨中心性或PageRank。我不知道後者是否是特徵向量中心性演變的「最新階段」，因此總是優越？還是有一定的條件，取決於哪一個應該使用一個或另一個。如果是這樣，那將是什麼條件？

graph social-networking eigenvector pagerank 2017-07-12

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這是類Matrix中的ruby錯誤嗎？

我在ruby中使用Matrix類來計算特徵值和特徵向量。有了這個代碼： m = Matrix[[0.6868,0.6067],[0.6067,0.5978]] v, d, v_inv = m.eigensystem 正確的結果應該是： [ 1.25057433 0.03398123] [[ 0.73251454 -0.68075138] [ 0.68075138 0.73251454]]

ruby matrix eigenvalue eigenvector 2017-05-31

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EigenvalueDecomposition返回錯誤的特徵向量

我使用apache.commons.math3庫來計算一個3x3矩陣的特徵向量，但對於計算特徵向量的特徵分解方法將返回錯誤的結果：這是我的代碼： double[][] matrix = { {1 ,3 ,2}, {1 ,4 ,3}, {2 ,1 ,0} }; RealMatrix realMatrix = MatrixUtils.cr

eigenvalue eigenvector matrix-decomposition 2017-12-18

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主成分分析 - 爲什麼特徵向量的點積不是零？

我嘗試使用Python sklearn對breast_canser數據集進行主成分分析。 並且不明白爲什麼特徵向量的點積（3個分量）不是零？ frst = pca.components_[0,:] scnd = pca.components_[1,:] thrd = pca.components_[2,:] orth1 = np.dot(frst,scnd) orth2 = np.dot(

python scikit-learn pca eigenvector orthogonal 2017-09-16

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特徵臉方法中的權重

1）在eigenface方法中，特徵臉是來自不同面的元素的組合。這些元素是什麼？ 2）輸出面是由不同權重的不同特徵臉組成的圖像。特徵臉的權重究竟意味着什麼？我知道權重是圖像中特徵臉的百分比，但它究竟意味着什麼，是指所選像素的數量？

machine-learning pca eigenvector 2017-08-03

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犰狳的eig_sym中的線程安全問題

我有一個問題，通過eig_sym犰狳中的本徵分解。當我試圖計算出多組特徵向量的並行，不時的特徵向量是 不是正交 不歸 甚至不會有問題的矩陣的特徵向量。 如果每次只運行一次計算（所以這似乎是一些線程安全問題），此問題消失。一旦兩個計算並行運行，問題就會再次出現。奇怪的是，特徵值在任何情況下都是正確的。 //compile with: g++ -std=c++11 -pthread -larmadil

c++ thread-safety armadillo eigenvalue eigenvector 2017-08-07

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如何計算Fortran中的第一個特徵值和特徵向量

我嘗試使用一些示例（here）使用ARPACK，但我甚至無法弄清楚如何輸入我的矩陣。從這個question看來，Python和Matlab中的實現似乎是避免ARPACK複雜性的唯一解決方案。是否有一些（基於Fortran的）方法來做到這一點，也避免計算所有的特徵值/特徵向量？

fortran eigenvalue eigenvector arpack 2017-08-07

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