eigenvalue 相关问题

特征值是当乘以矩阵时特征向量被缩放的因子。

求 ODE45 解法 MATLAB 的特征值

我有以下ODE45解决方案: fun = @(t,X)odefun(X,K,C,M,F(t),resSize); [t_ode,X_answer] = ode45(fun,tspan,X_0); 输入矩阵为刚度 K(X)、阻尼 C、质量 M 和力 F。 res...

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对于广义特征值问题,为什么 EIGS 无法重现与 EIG 相同的结果?

我有一个广义特征值问题: A**q = 阿尔法**B*q 其中 A 和 B 是复方阵。 使用 eig 我可以轻松找到给定 A 和 B 矩阵的正确答案: 从 scipy 导入

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Numpy 转置乘法问题

我试图找到矩阵与其转置相乘的特征值,但我无法使用 numpy 来做到这一点。 testmatrix = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]) 产品 = 测试矩阵 * 测试矩阵.T 打印...

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有没有办法在Matlab中生成具有所有复特征值的随机实矩阵?

如何在Matlab中随机创建一个实数平方矩阵A且其所有特征值都是复数λ=a+bi?

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为什么scalapack中没有GEEV的等价物?

我希望使用 ScaLAPACK 找到大型复杂非埃尔米特矩阵的特征值。我似乎找不到这样一个通用特征求解器的任何文档(大概名称是 so...

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当给出良好的初始猜测时,是否有更快的方法来获取特征值/向量?

据我所知,numpy.eig和scipy.eig来自LAPACK,算法基于迭代方法。 如果我们假设给出了特征值和特征向量的良好初始猜测(非常

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从 Lidr R 中的 LAS 文件计算基于点的特征向量

我正在尝试计算 TreeLS 中的 FastPointMetrics 函数使用的 EigenVector12 指标。由于此函数是针对 TLS 数据而设计的,因此它不适用于我正在使用的 ALS 点云。

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PDL / 向量和矩阵代数 / 对称矩阵的特征值排序

我正在尝试使用伟大的 perl PDL 的伟大 eigens_sym 函数来计算对称矩阵的特征向量;代码片段 使用 PDL ; 打印 ” A: ”; 打印$

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perl PDL / 向量和矩阵代数 / 对称矩阵的特征值排序

我正在尝试使用伟大的 perl PDL 的伟大 eigens_sym 函数来计算对称矩阵的特征向量;代码片段 使用 PDL ; 打印 ” A: ”; 打印$

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np.linalg.eig() 需要花费很多时间来运行

np.linalg.eig() 函数处理 (15000, 15000) 矩阵需要 10 分钟以上,这正常吗?我在具有标准运行时的 colab 环境中运行它。

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L 形域上特征值问题的 Matlab 代码

我有一个Matlab代码 模型 = createpde(); GeometryFromEdges(模型,@lshapeg); applyBoundaryCondition(模型,"狄利克雷", ... “边缘”,1:模型.Geom...

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当特征值和特征向量已知时求矩阵

我一直在尝试从特征值和特征向量中找到我的矩阵。 我首先从矩阵计算特征值和特征向量。 然后,我想验证特征值和特征值的值...

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DataFrame 使用 scala 在 Spark 中微风 DenseMatrix

我正在尝试使用 scala 将数据帧转换为微风密集矩阵。我找不到任何内置函数来执行此操作,所以这就是我正在做的事情。 导入 scala.util.Random 导入微风.linalg.

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从特征分解中提取特征向量

我遵循以下步骤顺序: 给定 A 是 m × n,那么我们对 A = USVT 执行 SVD 然后,求U’ = (1/2)(U+UT),得到对称矩阵 然后,对 U', m 进行特征值分解...

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Pytorch lobpcg 不适用于复杂的稀疏数组?

我目前正在尝试使用 Pytorch“lobpcg”使用 GPU 对大型稀疏数组进行对角化。当对由实际值组成的数组进行对角化时,该函数似乎工作得很好......

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如何用Java实现这个EigenVector Python代码

我找到了算法的正确结果。我可以用 Java 实现这段代码吗? 将 numpy 导入为 np 从 scipy.linalg 导入 eig transition_mat = np.matrix([ [0.8,0.15,0.05],\ [0.075,0...

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财富算法特征求解

是否存在 Fortunes eigensolve 算法的实现? 目前我正在尝试将其移植到 python,但到目前为止它没有提供正确的结果。 我唯一发现的是...

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最小化高阶多元函数的数学方法

我有一个 12×12 矩阵,其元素是 4 个变量的函数(阶数 1)。如果我对矩阵 进行对角化,那么我会得到 12 个不同的函数(最大阶数为 12)作为特征值。为了获得

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在 MySQL 中计算多项式的根

我当前使用numpy的root函数如下: y = numpy.roots([-2, 3, 0, -1 * x])[1] 在上面的 x 中,我提取了表中的一列来运行该函数。 如果可以的话我想...

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使用sklearn.manifold应用Python Isomap如何获取特征值

我正在尝试使用 sklearn.manifold Isomap 进行降维。 我有 10 列数据,并且使用的组件数 = 4。 如何获得每个组件的重量? 有没有办法扩展...

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