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好的,所以我有两个非常非常相似的36x36矩阵,我需要计算第18个特征向量。当然,对于这样的大矩阵和
好的,这真的很奇怪。我有这个厄米矩阵,由于某种原因,numpy特征向量实际上不是特征向量!什么!</p
在FEM代码的许多阶段,我需要计算数千个特征值和向量。我在并行计算领域还很陌生,对于共享和分布
我有一个1047x1047稀疏矩阵,并对它的特征向量和特征值感兴趣。从数学推导中,我知道这些必须是真实
如果A的列是线性独立的(或者如果A是特征向量矩阵),那么A * B * A ^ T的几何解释是什么。 我了解
我在Tensorflow中使用特征分解,发现它非常慢。这是显示Tensorflow的速度与numpy和scipy的关系的代码: <pr
<pre><code>import numpy as np #first way A = np.array([[1, 0, 1], [-2, 1, 0]]) print(A) B = A@A.transpose() print(B) eig_val, eig_vec = np.l
我想计算第一和第二特征向量。 我的数据的维度为<code>(n,m)</code>。其中,n是样本数,m是特征数。 我计算
我正在寻找在 Matlab 中解决广义特征向量和特征值问题。为此,我测试了两种方法。 <ol> <li>如果广义
我有一个大小为n的一维数组,它表示时域中的信号,我需要使用python找到该信号的自相关矩阵,然后计
给定具有重复特征值但无缺陷的矩阵时,R函数<code>eigen</code>如何选择特征空间的基础?例如,如果我在
我试图用张量流在特征面上添加高度和宽度,但是不确定函数/代码是对还是错? 我知道,在numpy中,代
自从我做完线性代数以来已经有一段时间了...在下图中,<a href="https://arxiv.org/pdf/1404.1100.pdf" rel="nofollow no
我正在使用一个numpy来计算矩阵的特征值和特征向量,但是在本地计算机上我总是得到错误的结果。我的
当尝试重现以下示例时,其中分解为 <code>T x Lambda x T^{-1}</code>(未在图像中命名但可见)其中 <code>Lambda<
在迭代图像大小的 for 循环中,我计算每个像素的 2D 结构张量: <pre><code>tensor = np.array([[pixel_image_1, pi
我正在使用 Python 来导出与 3x3 矩阵中的特征值相关联的特征向量。我的代码返回正确的特征值但错误的
这里有两个关于方阵的特征向量和特征值的假设。我相信两者都是正确的: <ol> <li>如果一个矩阵是
祝大家新年快乐。我目前正在尝试了解 Arnoldi 算法。作为第一步,我尝试实施 <a href="https://en.wikipedia.org/