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在ojalgo中，当在m矩阵A上进行QR或SVD分解时，我遇到了一个障碍。我的目的是为列空空间找到一个基础。如果m >= n，一切都很好。例如，秩为2的5x4矩阵A的转置A‘的QR分解给出了一个4x4q矩阵，它的最后两列跨越A的空空间。另一方面，如果我从5x7矩阵A开始，秩5(并进行A‘的QR分解)，我得到正确的秩，但Q是5x5，而不是7x7，我没有得到空空间基。同样，具有相同矩阵A的SVD得
浏览 1提问于2018-06-13得票数 1
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在主成分分析中，我们对协方差矩阵进行特征分解，而不是对数据矩阵进行特征分解，这是因为大多数数据矩阵是非平方的。如果是的话，对特征分解的数据矩阵是否比协方差矩阵更正确？
浏览 0提问于2019-07-10得票数 1
假设我有一个矩阵A我想把这个矩阵分解成子矩阵，基于数字的相对接近程度。例如，必须将上述矩阵分解为：C = [6 7 8];
我知道我需要为这个分组定义某种标准，所以我想我要取这个数字和它下一个的绝对差，并定义一个极限，这个极限允许一个数字在一个组中但问题是，由于矩阵和子矩阵都会发生变化，所以我不能对差值进行静态限制。11 6 4 4 3 12 30
浏览 2修改于2019-10-17得票数 0
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我必须实现稀疏矩阵，并对其进行一些分解，如Cholesky分解，LU分解，QR分解。但我必须实现稀疏矩阵。有没有人可以分享他们实现稀疏矩阵的经验，或者有没有库可以实现它。
浏览 0修改于2011-09-27得票数 0
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我有一个矩阵，它的许多行已经是上三角形式了。我想问一下，scipy.linalg.lu命令是否能识别这种特殊的结构，以便更快地分解它。如果我在纸上分解这个矩阵，我只对那些不是上三角形式的行使用高斯消元法。例如，我将只对矩阵B的最后一行进行转换。import numpy as np [5, 2, 2, 8, 9],
浏览 11提问于2020-05-30得票数 0
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我正在尝试计算C++中矩阵的乔勒斯基因子(对于给定的矩阵P，找到L，使得LL^T=P)。我的目标不是解决线性系统的P*x=b，因为这样的矩阵分解经常用于，而是实际获得矩阵L。库理应计算乔勒斯基分解，但我不知道如何让它给出矩阵L中的值。当我尝试以下代码行时P << 6, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 7;
std::cout << P.llt().matrixL().c
浏览 0提问于2012-10-19得票数 10
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我正在尝试使用python库来分解一个3D矩阵。我设法将我的张量(尺寸为100x50x5)分解成三个矩阵。我的问题是，如何利用张量分解产生的分解矩阵，重新构造初始矩阵？我想看看分解是否有任何意义。TA = np.dot(P.U[0], P.U[1].T)
我使用的是标准分解，这是由cp_als函数提供的。分解矩阵的期望维数是多少？
浏览 5修改于2016-09-30得票数 13
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我已经使用svd分解了我的图像，并通过添加矩阵修改了奇异值，假设是A。我怎样才能取回这个矩阵A。例如： [u s v]= svd(m); sw= s+A;现在，我如何从matrix new取回我的矩阵A
浏览 36修改于2014-02-23得票数 1
根据我对LU分解的理解，这意味着对于下三角矩阵L和上三角矩阵U，矩阵A可以写为A= LU。然而，scipy中与LU分解(，，)相关的函数似乎涉及第三个矩阵P，使得A= PLU，P是置换矩阵( L，U与前面一样)。
这个排列矩阵的意义是什么？如果“真正的”LU分解总是可能的，为什么P不是单位矩阵呢？
浏览 0提问于2014-04-22得票数 3
使用Scikit-learn (v0.15.2)对大型稀疏矩阵(小于1%的值> 0)进行非负矩阵分解。我希望通过最小化矩阵的非零值的误差来找到因子(即，不计算为零的条目的误差)，并支持稀疏性。但似乎当矩阵大小增加时，因子分解非常慢。
我说的是大于10^10个单元的矩阵。对于大约有10^7个单元的矩阵，我发现执行时间很好。我试过使用numpy稀疏矩阵(列和行稀疏)，但令人惊讶的是-在我使用较小的矩阵</e
浏览 0修改于2015-07-22得票数 6
我们从不同电影的用户评分矩阵开始，其中包含一些未知元素，即用户尚未看到的电影的评级。我们需要填补这一空白。所以你怎么知道哪种因式分解方法像非负的，奇异的，特征的，而不涉及太多的数学？
浏览 0提问于2018-01-22得票数 2
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我想知道如何在矩阵数组上执行快速Cholesky因式分解。假设我有一个3x3x1000个pd矩阵的数组A，并且希望找到这1000个矩阵的cholesky分解。我的一个想法是将数组转换为块对角线矩阵，并接受它的chol分解，因此将有一个cholesky分解的块矩阵，但是，如果不需要创建一个完整的3000x3000矩阵，我还不知道如何执行这个矩阵(这样的矩阵大小也会使过程变慢我不熟悉在
浏览 1修改于2014-09-11得票数 1
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我已经理解了和的工作原理，但无法理解，
在SVD分解中，C矩阵和R矩阵是否与U矩阵和V矩阵具有相同的性质？如果我们想把原始矩阵的维数从n降到k，那么我们可以使用CUR的哪个矩阵来投影原始矩阵，从而得到k维数据点。
浏览 1修改于2018-03-30得票数 0
我试图理解使用numpy和and库进行LU分解的必要性。据我所知，我们想要解Ax = b，首先将A分解成两个三角矩阵L和U，然后通过求解Ly =b来求解LUx =b，然后求解Ux = y，通过求解三角形矩阵，我们可以减少与高斯消除相比的时间。dev.7次运行中，每一次循环100000次)
lu, piv = linalg.lu_factor(A)现在，我用一个更大的矩阵
浏览 0修改于2018-04-07得票数 0
在MatLab中，命令lu( A )给出两个矩阵L和U的输出，即A的LU分解。我在任何地方都找不到。我发现了LAPACK的许多子例程，它们通过首先执行LU分解来求解线性系统，但是对于我的需要，我需要具体地执行LU分解并存储L和U矩阵。是否有命令或子例程作为输入方阵A并输出LU因式分解的矩阵L和U？
浏览 1修改于2016-11-04得票数 3
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我正在为Android开发一个计算器应用程序( Java)，具有一些基本的矩阵功能。我已经尝试了两种算法，SVD和特征值分解，以实现矩阵的幂，但结果有点不符合我的口味。特征值分解给出了一个“完全错误”的答案。有什么方法可以提高答案的准确性吗？我使用进行矩阵后端工作，我的测试是在运行Android4.3的Nexus7上进行的。不，据我所知，EJML没有自己的矩阵幂/幂方法。
浏览 1提问于2013-09-11得票数 0
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我有稀疏的用户矩阵作为行，列是对各种问题的明确回答(关于用户的偏好/行为的问题有不同的领域)。答案可能是数字的(例如，回答“你家孩子的数量是多少？”)，也可能是明确的(“指定你的教育水平?如前所述，矩阵是稀疏的，其目的是推断缺少的条目。
您认为矩阵因式分解技术(例如ALS )适合于解决这个问题吗？(通过适当的响应归一化)，您是否建议另一种学习算法？
浏览 0提问于2017-03-06得票数 1
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我有一个正方形n*n矩阵S，它必须分解为两个矩阵的乘积- A1和A2，其中A2将矩阵转置为A1 (A2=A1^T)，因此A1 * A2 =S。是否有任何算法可以有效地执行此类操作？
浏览 0修改于2010-07-22得票数 0
我试图解决Ax=b，其中矩阵A可以大到接近1M×1M的大小，稀疏且对称，但可能没有明确的定义。问题是，使用特征中的来计算分解可能需要很长时间，因此建议存储sparseLU矩阵而不是原始矩阵，这样每当我们使用相同的矩阵A执行类似的操作时，我们就可以通过不需要重新计算如何将分解的矩阵存储到文件中？
目前的方法都集中在存储原始矩阵，但
浏览 3修改于2017-05-23得票数 0
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