eigenvector

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您好以下9x9的輸入矩陣 6.522752 0.985874 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -1.239167 1.833633 1.542076 0.985874 5.591528 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.833633 6.220998 -3.414516 0.000000 0.000000 4

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用於廣義特徵值的Python eig不返回正確的特徵向量

試圖使用scipy的linalg.eig來解決廣義特徵值問題。然後我檢查我得到的解決方案，它似乎沒有正確的特徵向量返回。另外，文檔建議返回的矢量是標準化的，情況並非如此（儘管這並不會影響我）。下面是樣品基質： >>> a array([[ 2.05630374e-01, 8.89584493e-10, -1.46171715e-06], [ 8.89584493e-10, 2.38

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用於DTMC的穩定狀態解決方案的Java庫

我一直在使用jMarkov來分析CTMC。這似乎是爲此目的最好定義的Java庫。我的分析中的一個部分也需要DTMC的穩態解決方案。雖然jMarkov手冊提到它也可以處理DTMC，但作者似乎忽略了這個案例。因此，圖書館的文件似乎不完整。有人可以指導我通過jMarkov或指向我的手冊，可以是有用的一部分？如果有另一個我可以使用的庫，那也會很好。另外，如果有人能夠指向我的Java實現，這可以幫助我找到

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蟒蛇找到特徵值和特徵向量

我有一個圖拉普拉斯，我需要找出最大的'k'特徵值和特徵向量。我使用的是這樣的： - #L= laplacian matrix. eigVal,eigVectors = eigsh(L, k, which='LA') 這是給我大致正確的結果，但什麼地方出了錯，我越來越EIG值略大於1（比如1.05）。在我的情況下，特徵值的上限爲1.當使用MATLAB和其他平臺時，我獲得了期望的結果。我在做什

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LAPACK無法計算特徵向量

我寫了一些代碼來解決一般特徵值問題，現在我將我的結果與LAPACK的DSPGVX函數進行比較。我剛剛與example合作。所以我得到的4個自動向量 { {-0.0319133, -0.265466, -0.713483, 0.64765}, {-0.425628, -0.520961, -0.714215, 0.193227}, { 0.32702, 0.565845, -0.37129,

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從數據庫創建特徵臉矢量

我完全在openCV（EmguCV）和臉比較新。我想實現算法會比較兩張照片對特徵臉向量，並得到我的距離（我知道如何從訓練組圖像的獲取圖像的距離）我使用Cambridge_FaceDB.zip - 分貝的.PGM一些面孔的圖像。我需要將它們裝入作爲訓練圖像和使用： EigenObjectRecognizer recognizer = new EigenObjectRecognizer(

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複雜特徵值在PCA計算

IAM的嘗試計算的矩陣的PCA。有時得到的特徵值/向量是複雜的值，因此試圖通過特徵向量矩陣點乘以投射點到較低的維度計劃時座標我碰到下面的警告 ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part 在這種行代碼np.dot(self.u[0:components,:],vector) 整個代碼我用來

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OpenCV中兩個矩陣的廣義特徵值

您好，我正在研究一個涉及人臉識別的項目，我正在使用線性判別分析（LDA）。 LDA要求爲類間散佈矩陣和類散佈矩陣找到廣義特徵向量，這就是我遇到的地方。我正在使用OpenCv和DevC++進行編碼。基本上，這個問題看起來像 A*v=lambda*B*v 其中A和B是針對廣義特徵向量矩陣應該找到中λ爲特徵值，v爲載體在尋找這個問題很多人都建議去計算B的倒數，然後乘以A * v (inv(B)*

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特徵庫中的廣義特徵值和矢量

我如何找到廣義特徵值，矢量使用特徵3庫嗎？在八度，MATLAB，本徵值函數是以下形式的：[V, lambda] = eig (A, B)。我只能找到this類在Eigen3 LIB，但沒有從上面的MATLAB /八碼驗證結果有幫助。

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爲eigs做matlab緩存解決方案

當我使用eigs時，我似乎獲得不同的性能結果。在相同的矩陣上，呼叫 [c, v] = eigs(A, 2, 'sm'); somtimes需要30秒，有時2秒。我需要知道是否有使用一些緩存對同一矩陣隨後呼籲eigs因爲我要報時代的加速......