Pytania dotyczące algorytmicznych / obliczeniowych aspektów algebry liniowej, w tym rozwiązania układów liniowych, problemów z najmniejszymi kwadratami, problemów własnych i innych podobnych kwestii.
Biorąc pod uwagę dowolny zestaw (numeryczne) kwadratowych próbkach, , ja zainteresowany obliczania macierzy rzeczywistej Lie algebraiczne generowany przez , nazwać . To znaczy, chciałbym podstawę dla gdzie definiuje się rekurencyjnie jako , a dla .A L A L A = s p a n R { B : B ∈ …
Zakładając, że chcemy studiować numeryczną algebrę liniową dogłębnie (i śledzić czasopisma o numerycznej algebrze liniowej i teorii macierzy), co byłoby lepszym kursem / lepszą książką do podjęcia na początku: Z Hoffmanem i Kunze z dowodami i dyscypliną (nie mam problemów z rygorystyczną matematyką). LUB Z książką prof. Stranga z nieprecyzyjnymi …
Jak rozumiem, metoda wielosiatkowa rozwiązuje układ liniowy, rozwiązując zgrubną wersję tego samego problemu (tam przez wyeliminowanie błędu niskiej częstotliwości), a następnie rzutując z powrotem na drobną siatkę, aby wygładzić błędy wysokiej częstotliwości. W przypadku dużych systemów widzę, jak można iterować metodę równoległą na każdym poziomie siatki. Czy to podejście jest …
Czy istnieje skrócony algorytm SVD, który oblicza wartości osobliwe pojedynczo? Mój problem: chciałbym obliczyć pierwsze wartości pojedynczych (i wektorów pojedynczych) dużej gęstej macierzy , ale nie wiem, jaka byłaby odpowiednia wartość . jest duży, więc ze względu na wydajność wolałbym nie oceniać pełnego SVD tylko po to, aby później obciąć …
Mam zestaw danych, który powoli się zmienia i muszę śledzić wektory własne / wartości własne macierzy kowariancji. Używałem scipy.linalg.eigh, ale jest zbyt drogi i nie korzysta z faktu, że mam już rozkład, który jest tylko nieznacznie niepoprawny. Czy ktoś może zaproponować lepsze podejście do rozwiązania tego problemu?
Na przykład biblioteki rzadkich macierzy C ++, których użyłem - Eigen i SuiteSparse, wydają się nie mieć żadnej funkcji SVD dla rzadkiej macierzy. Ciekawe, czy SVD jest trudniejsze niż rzadka matryca QR / LU?
W celu zmniejszenia modelu chcę obliczyć lewe wektory osobliwe związane z - powiedzmy 20 - największymi wartościami osobliwymi macierzy , gdzie N ≈ 10 6 i k ≈ 10 3 . Niestety moja matryca A będzie gęsta bez żadnej struktury.A∈RN,kA∈RN,kA \in \mathbb R^{N,k}N≈106N≈106N\approx 10^6k≈103k≈103k\approx 10^3AAA Jeśli po prostu wywołam svdprocedurę …
Używam schematu różnic skończonych Cranka-Nicolsona do rozwiązania równania cieplnego 1D. Zastanawiam się, czy zasada maksimum / minimum równania ciepła (tj. Że maksimum / minimum występuje w stanie początkowym lub na granicach) również obowiązuje dla rozwiązania dyskretnego. Prawdopodobnie wynika to z faktu, że Crank-Nicolson jest stabilnym i zbieżnym schematem. Wygląda jednak …
Wszyscy znamy wiele metod obliczeniowych do rozwiązania standardowego układu liniowego Ax=b.Ax=b. Ax=b. Jestem jednak ciekawy, czy istnieją jakieś „standardowe” metody obliczeniowe do rozwiązania bardziej ogólnego (skończonego wymiaru) układu liniowego formy LA=B,LA=B, LA=B, gdzie, powiedzmy, jest macierzą , jest macierzą , a jest operatorem liniowym przenoszącym macierze do macierzy , co …
Próbuję diagonalizować niektóre gęste, źle uwarunkowane matryce. W precyzji maszynowej wyniki są niedokładne (zwracając ujemne wartości własne, wektory własne nie mają oczekiwanych symetrii). Przełączyłem się na funkcję Eigensystem [] Mathematiki, aby skorzystać z dowolnej precyzji, ale obliczenia są bardzo wolne. Jestem otwarty na dowolną liczbę rozwiązań. Czy istnieją pakiety / …
Czy mnożenie macierzy (zarówno Mat * Mat, jak i Mat * Vec) skaluje się z liczbą niezerowych lub z rozmiarem macierzy? Lub jakąś kombinację tych dwóch. Co z kształtem. Na przykład mam macierz 100 x 100 ze 100 wartościami lub macierz 1000 x 1000 ze 100 wartościami. Czy podczas kwadratowania …
Zastanawiam się, jak znaleźć wartości własne macierzy rzadkich w danym przedziale [a, b] metodą iteracyjną. W moim osobistym rozumieniu bardziej oczywiste jest stosowanie metody podprzestrzeni Kryłowa w celu znalezienia ekstremalnych wartości własnych, a nie wewnętrznych.
Chcę wiedzieć, które z rozwiązują klasyczny liniowych (np Gauss-Seidel Jacobiego, SOR) gwarantowane są zbieżne do problemu , gdzie jest pozytywne pół definitywna i oczywiścieA x = bZAx=bAx=bZAZAAb ∈ i m ( A )b∈jam(ZA)b \in im(A) (Uwaga jest półokreślona i nieokreślona)ZAZAA
Niedawno zadałem pytanie w tym samym stylu dla matryc skośno-hermitowskich. Zainspirowany sukcesem tego pytania i po kilku godzinach uderzenia głową o ścianę patrzę na wykładniczą macierz prawdziwych matryc asymetrycznych. Droga do znalezienia wartości własnych i wektorów własnych wydaje się dość skomplikowana i obawiam się, że się zgubiłem. Tło: Jakiś czas …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.