用Math.js计算矩阵运算的近似值

Question

我正在使用Math.js在JavaScript中执行矩阵计算(例如，计算行列式、特征值、逆矩阵)。我希望计算执行得更快(它是在2X2矩阵上计算它们，但它每秒应该执行很多次，现在它导致了明显的延迟)，但精度并不是那么重要(我认为精度的两个小数位就足够了)。有没有办法指定计算的精确度？谢谢!

下面是一个计算示例：

​

var A = [[3.5, 9], [9, 1]]
for (let x=0;x<10**5;x++){
  math.eigs(A)
  math.inv(A)
  math.det(A)
}

<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjs/8.1.0/math.js" integrity="sha512-ne87j5uORxbrU7+bsqeJJWfWj5in65R9PCjaQL161xtH5cesZgULVbeVAkzAAN7hnYOcrHeBas9Wbd/Lm8gXFA==" crossorigin="anonymous"></script>

​

实际上，每次更改滑块位置(当然每次都使用不同的矩阵)时，我都会进行这些计算。

Answer 1

查看文档：是

https://mathjs.org/docs/core/configuration.html

精度。BigNumbers的最大有效位数。此设置仅适用于BigNumbers，不适用于数字。默认值为64。

我不知道这是否真的会加速您的计算或解决您的问题，但有一些配置选项可能会有所帮助。

Answer 2

尝试使用ml矩阵库，而不是math.js。除了具有高效的分解算法外，它还具有更好的泛化能力。Math.js仅限于求解对称实数矩阵。下面是一个使用ml矩阵求解更难的二进制稀疏矩阵的示例：

matrix = 
[
  [ 0, 1, 0, 1, 0, 1 ],
  [ 0, 0, 0, 0, 0, 0 ],
  [ 0, 1, 0, 1, 0, 1 ],
  [ 0, 0, 0, 0, 0, 0 ],
  [ 0, 0, 0, 0, 0, 0 ],
  [ 1, 0, 1, 0, 0, 0 ]
]

const mlMatrix = require('ml-matrix');
const M = new mlMatrix.Matrix(matrix);
const e = new mlMatrix.EigenvalueDecomposition(M);

e.realEigenvalues -> [-1.4142135623730945, 2.220446049250313e-16, 1.4142135623730954, 0, 0, 0 ]
e.imaginaryEigenvalues -> [ 0, 0, 0, 0, 0, 0 ]