在 Matlab 中，我必须研究大小为 7x7 且可对角化的 2 个 Fisher 矩阵 <code>FISH_sp</code> 和 <code>FISH_xc</code> 之间

如何在 python 中实现幂方法，通过确保第二个向量与第一个向量保持正交来找到与最大量级的两个特征值

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我有一个系统，我有一个“连续”变量 <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>x = np.linspace(a, b, N) </code><

我有 2 个大小为 7x7 的矩阵 A 和 B，我想用它们计算近似的公共特征向量。 为此，我只是做了：

我找不到使用 dask-ml 进行特征向量推导的示例。但是 SpectralClustering 类确实接受 eigen_solver 作为输入。

我正在使用 qndiag 库来尝试找到 2 个给定矩阵的对角线。 github 在这里：<a href="https://github.com/pierreab

我正在寻找一种方法来为 2 个给定矩阵找到相同的特征向量，这样我就可以进行联合对角化。为此，我

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我有一个图的邻接矩阵，然后我将图的拉普拉斯矩阵 (<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Laplacian_matrix" rel="nofo

我有一个时间相关的复矩阵 <code>A(t)</code>，我想随着时间的推移跟踪它的特征值。换句话说，在与时间

我有一个矩阵，我想找到以下特征值： <pre><code>A = [ [ .1, .17, 0, 0, 0, 0], [.17, .1, 0, 0,

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我有凸包顶点（只有那些形成包边界的顶点），并且根据 codepen 上发布的答案改编了这个函数（如果我

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我正在尝试理解 numpy svd 与 eig 的想法和行为。 为什么它们会产生不同的结果？我在这里比较苹果和苹果

我的损失好像 <pre><code>e1, v1 = torch.eig(A) e2, v2 = torch.eig(B) sim = torch.matmul(v1, v2.permute(0, 2, 1)) loss_sim = torc

抱歉，可能主题太强了？但它让我的小脑袋发疯..请看下面的代码 <pre><code>import numpy as np from scipy.spat

出于某种原因，我需要在奇异值分解 A = U Sigma V^T 中计算奇异向量 V，使用特征分解，其中 A 是对称矩阵