問題タブ [eigenvalue]

最大の「k」固有値と固有ベクトルを見つける必要があるグラフ ラプラシアンがあります。私はこのようなものを使用しています:-

これにより、ほぼ正しい結果が得られますが、何かがうまくいかず、eig 値が 1 よりわずかに大きくなっています (1.05 など)。私の場合、固有値の上限は 1 です。MATLAB やその他のプラットフォームを使用すると、望ましい結果が得られます。

ここで何が間違っていますか?? 固有ベクトルと固有値の計算を並列化する方法はありますか? （pyCudaを検討しています。）

非対称行列の固有値と固有ベクトルをopencvで計算する方法はありますか?

浮動小数点数の 8 x 8 行列があり、そこから固有ベクトルと固有値を計算する必要があります。これは、PCA (主成分分析) を使用した機能削減のためのものであり、従来の方法で行うと非常に時間のかかる作業です。Y = C*X X は私の 8 X 8 行列です。

私はそれが間違っていることを知っていますが、それを理解することはできません。累乗法またはおそらくより効果的な計算方法を使用するための助けが必要です.

前もって感謝します。

私は次の行列sigmaとsigmadを持っています：

シグマ：

sigmad：

Pythonで一般化された固有値の問題を解決しようとすると、次のようになります。

V：

matlabでgeの問題を解決しようとすると、次のようになります。

V：

しかし、dは一致します。

Fortran 77 で書かれたコードを Matlab コードに変換しました。この関数は、QL アルゴリズムを使用して行列の固有値と固有ベクトルを計算します。何らかの理由で、eig 関数の結果を matlab で使用できません。このメソッドから取得された固有値は、eig 関数によって取得された固有値と同じではありません。一部は同じですが、一部は異なります。どこに問題があるのか​​わからない。助けと提案をありがとう。実行して結果を確認するために必要な場合は、入力配列を指定できます。

ここにFortranコードがあります：

以下はmatlabコードです：

特定の固有値に対応する固有ベクトルを見つけるにはどうすればよいですか？

確率行列（P）があり、その固有値の1つは1です。固有値1に対応する固有ベクトルを見つける必要があります。

scipy関数scipy.linalg.eigは、固有値と固有ベクトルの配列を返します。

ここで、D（値の配列）とV（ベクトルの配列）は両方ともベクトルです。

1つの方法は、Dで検索を実行し、Vで対応する固有ベクトルを抽出することです。もっと簡単な方法はありますか？

doubleの配列を既存のMatrixXd構造体にマップしたいと思います。これまでのところ、Eigen行列を単純な配列にマッピングすることができましたが、それを元に戻す方法が見つかりません。

下三角行列MatrixXdがあり、対称行列になるので、下の値を上にコピーしたいと思います。どうすればいいですか？

これまでのところ、私は次のことを行いました。

それを行うための最速の方法はありますか？下三角行列を上に「コピー」できる内部メソッドを考えていました。私がこの行列を持っているとしましょう、私たちは次のように呼びますm：

私が取得する必要があるのmは：

また、マトリックスの上部または下部に何かを実行させることができることも知っています。

しかし、私はまだ私が欲しいものを手に入れることができません...

ここで何が間違っているのかわかりません。

固有値アプローチを使用して、行列が特異かどうかを判断しようとしています。行列の固有値の 1 つが 0 から 10^-9 の間にあるかどうかを調べようとしています。上記のように if ステートメントを正しく使用して目標を達成するにはどうすればよいですか? これにアプローチする他の方法はありますか？

ベクトルのゼロ固有値を連結したい場合はどうすればよいですか

それをしてもいいですか？

偏微分方程式の固有値問題を差分法で解きたいと思っています。したがって、私の問題は行列固有値の問題に縮小されます。問題は、この行列のサイズが非常に大きくなることです。この関数を使用するとeig、すべての固有値と固有ベクトルが検索されますが、これは私の場合は時間の無駄です。

最初の k 個の固有値を見つけた後に固有値アルゴリズムを停止させる可能性はありますか? (ここで、k は小さな正の整数です)