linear-algebra

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給定一個矩陣A（未neccessarily正方形）與獨立的列，我能夠應用的施密特迭代和使用Matlab的函數產生用於其columnspace的標準正交基（在正交矩陣Q的形式） qr A=[1,1;1,0;1,2] [Q,R] = qr(A) 然後 >> Q(:,1:size(A,2)) ans = -0.577350269189626 -0.000000000000000

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R中的矩陣功率

試圖計算R中矩陣的功率，我發現包expm實現了運算符%^%。因此x％^％k計算矩陣的k次冪。 > A<-matrix(c(1,3,0,2,8,4,1,1,1),nrow=3) > A %^% 5 [,1] [,2] [,3] [1,] 6469 18038 2929 [2,] 21837 60902 9889 [3,] 10440 29116 4729 但是，出乎我的意

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MATLAB中的特徵值

在MATLAB中，當我運行命令[V,D] = eig(a)作爲對稱矩陣時，最大特徵值（及其關聯向量）位於最後一列中。但是，當我用非對稱矩陣運行它時，最大的特徵值在第一列。我想要計算特徵向量中心性，它要求我計算與最大特徵值相關的特徵向量。因此，最大的特徵值出現在兩個不同的地方，這使我很難找到解決方案。

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大規模僞逆

我想計算一個巨大矩陣的Moore–Penrose pseudoinverse。理想情況下，我想在一個有2300萬行和1000列的矩陣上做，但如果需要的話，我可以通過僅在我的實驗的一部分上運行來將行數減少到400萬。顯然，將矩陣加載到內存中並在其上運行SVD是行不通的。 Wikipedia點Krylov subspace方法和提Arnoldi，Lanczos，Conjugate gradient，

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矩陣分解

我有一個平方n * n矩陣S必須被分解成兩個矩陣的乘積 - A1和A2，其中A2是矩陣轉置爲A1（A2 = A1^T），所以A1 * A2 = S.有沒有任何算法可以有效地進行這樣的操作？ C＃/ C++解決方案會很好。

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R中使用Gram-Schmidt正交化的特徵選擇

R中是否包含包含使用Gram-Schmidt正交化的特徵選擇算法的包？

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尋找一個優雅和高效的C++庫基質

問候，使用Google該受試者帶來的，例如，MTL，exmat，LAPACK並且還here。我似乎也記得微軟研究院發佈了一個，但不能把它放在手上。我從一個真正使用（或開發...）的人那裏尋找建議，希望能夠在C++（儘可能）內實現Matlab體驗。在此先感謝，Robi

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在Python中使用數值線性代數的工具

我使用numpy作爲數值線性代數。例如，如果我對如何執行某些計算進行小小的修改，以便它們具有更高的內存效率，我懷疑我可以獲得更好的性能。我想知道是否有任何形式的儀器可用python來檢測緩存和TLB未命中。有一個非常漂亮的API，PAPI，我在最近的類瞭解，但它沒有一個Python接口： http://icl.cs.utk.edu/papi/overview/index.html 此外，有沒有一

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透視圖/轉換矩陣

如何在Java中進行透視圖轉換？據我瞭解，我可以使用一些神奇的4維矩陣，它可以決定FOV，長寬比，近距離和遠距離觀看距離，但我不知道如何創建矩陣。我能夠在Java中實現一個「PerspectiveTransform」，但我用下面 double mat[][] = { {1, 0, 0, 0}, {0, 1, 0, 0}, {0, 0, 1, 0}, {0,

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與給定向量形成正交基的矩陣

線性代數問題; 給定的k變量賦範向量u（即U：|| ||Ü_2 = 1）你如何構建\ Gamma_u，任意K *（K-1）的單位向量，使得矩陣（ u，\ Gamma_u）構成一個正交基？我的意思是：從計算機立場的角度來看：你用什麼算法來構造這樣的矩陣？由於提前，