eigenvector

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我是一個新的Julia用戶，我需要儘快找到大矩陣的特徵向量*。我遇到了麻煩朱莉婭爲下面的例子一樣快，Matlab的運行：朱莉婭 const j = 1000 ::Int A = Array{Float64}(j,j) B = Array{Float64}(j,j) f(x) = eigvecs(x) A = randn(j,j) B = f(A) @time f(A)

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R eigen求解器比Eigen的求解器要快嗎？

我試圖使用本徵求解本徵庫中的R，以提高性能： // [[Rcpp::export]] MatrixXd Eigen4(const Map<MatrixXd> bM) { SelfAdjointEigenSolver<MatrixXd> es(bM); return(es.eigenvectors()); } 然而，在2000×2000矩陣比較時： n <- 5e3

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如何調整R中的特徵數據結構？

我有一個corr矩陣列表[1:1505, 1:1505]。我在想如何調整他們的Eigen在R. 的初始線程How to adjust this data structure for smaller segments in R?僅由一個測試功能cor這是不是到底充足，所以這裏的第二個測試功能 - 在COR矩陣Eigen # https://stackoverflow.com/q/40429343/

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MNIST Python numpy特徵向量可視化錯誤

我試圖在MNIST數據集上執行PCA，作爲我需要生成特徵向量並可視化頂部特徵的過程的一部分。以下是我的算法：加載圖像減意味着生成協方差矩陣派生特徵向量和特徵值這是相當簡單的算法來運行;我的第一個任務是將前10個特徵向量可視化爲圖像。以下是代碼，我迄今爲止： __author__ = "Ajay Krishna Teja Kavuri" import numpy as np im

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如何在Matlab中獲得具有特定歸一化條件的特徵值和特徵向量

當我想計算複雜4 * 4矩陣的特徵值和特徵向量時，我有一個問題M。讓我們舉個例子： M = [7.71 0.88 -0.47i 0.11i; 0.88 19.09 0.11i -0.02i; -0.47i 0.11i -7.71 -0.88; 0.11i -0.02i -0.88 -3.44] 這有點像，M*V=D*V,這裏V = [a1, a2, i *b1, i *b2]，D是特徵值。 a1

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在Python中繪製相關圓

我一直在做一些幾何數據分析（GDA），如主成分分析（PCA）。我期待繪製相關圈子......這些看起來有點像這樣：基本上，它允許以測量其延長一個變量的特徵值/特徵向量相關的主要組成部分（維度）的數據集。任何人都知道是否有python包裹，繪製這樣的數據可視化？

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使用Numpy的特徵向量值

我有一個三元值矩陣（2個觀察值，11個變量），我使用Numpy的np.linalg.eig()來計算特徵向量。該矩陣是（0值不用於本示例）：從最大特徵值特徵向量的 v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10 v11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 結果： [ 0.33333333 0. 0.3333333

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使用Java和Python計算特徵向量的差異

作爲當前的任務，我需要計算120 * 120矩陣的特徵值和特徵向量。首先，我在Java（Apache Commons Math庫）和Python 2.7（Numpy庫）中以簡單的2乘2矩陣測試了這些計算。我有本徵矢量的值不匹配的問題，如示於下： //Java import org.apache.commons.math3.linear.EigenDecomposition; import or

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使用MKL庫確定特徵值的性能

我的目標是找到mxn大小的輸入矩陣的特徵值和向量。因爲它的矩形矩陣中，通過執行一個轉置然後矩陣乘法源矩陣轉換的相同方對稱矩陣。之後，我使用英特爾MKL庫來確定特徵值和方形對稱矩陣的向量。不幸的是，對於1000000 x 100000的矩形對稱矩陣大小，所需的時間約爲35至40秒，這不適合我的應用。提高性能的任何建議都會非常有幫助。在此先感謝

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如何使用（Python AHP）numpy.linalg來派生最大特徵值（似乎沒有收斂？）

我是一名地理空間專業人員，而不是數學家或程序員。所以請不要因爲不正確的措辭或編碼不當而對我進行懲罰。我只是在尋求幫助。我使用下面的代碼從一個判斷矩陣得出排名： A = numpy.array(matrix) "Define vector of weights based on eigenvector and eigenvalues" eigenvalues, eigenvector=num