«matrix» etiketlenmiş sorular

Çözülmesi gereken birkaç dışbükey olmayan küresel optimizasyon problemim var. Şu anda , oldukça etkili olan MATLAB's Optimizasyon Araç Kutusu'nu (özellikle, fmincon()algoritma = ile 'sqp') kullanıyorum . Ancak, kodumun çoğu Python'da ve optimizasyonu Python'da da yapmak isterim. Rekabet edebilecek Python bağlarına sahip bir NLP çözücü var mı fmincon()? O olmalı Doğrusal …

77 python  optimization  nonlinear-programming  linear-algebra  linear-solver  sparse-matrix  ode  automatic-differentiation  efficiency  matrix  symbolic-computation  pde  multiphysics  operator-splitting  fluid-dynamics  pde  multigrid  pde  hyperbolic-pde  quadrature  precision  numerical-analysis  fluid-dynamics  interpolation  c  ode  testing  data-sets  pde  fluid-dynamics  hyperbolic-pde  pde  finite-element  fluid-dynamics  stability  incompressible  pde  hyperbolic-pde  fluid-dynamics  pde  precision  floating-point  convex-optimization  conditioning  pde  hyperbolic-pde  stability  implicit-methods  explicit-methods  fluid-dynamics  accuracy  pde  hyperbolic-pde  petsc  linear-algebra 

simetrik ve pozitif-kesin olduğunu biliyoruz . B'nin dikgen olduğunu biliyoruz :birA\mathbf ABB\mathbf B Soru: simetrik ve pozitif kesin midir? Cevap: evet.B ⋅ A ⋅ B⊤B⋅A⋅B⊤\mathbf B \cdot\mathbf A \cdot\mathbf B^\top Soru: Bir bilgisayar bize bunu söyleyebilir mi? Cevap: Muhtemelen. Matrisler hakkında bilinen gerçekleri işleyen ve yayan herhangi bir sembolik cebir …

36 matrix  symbolic-computation 

İstatistiklerde ve çeşitli uygulamalarında, genellikle çeşitli kullanımlar için pozitif kesin (dikkate alınan durumlarda) ve simetrik olan kovaryans matrisini hesaplıyoruz . Bazen, çeşitli hesaplamalar için bu matrisin tersine ihtiyaç duyarız (örneğin, (sadece) merkez matrisiyle bu tersi ile ikinci dereceden formlar). Bu matrisin nitelikleri ve kullanım amaçları göz önüne alındığında, merak ediyorum: …

27 linear-algebra  matrix 

matrisin SVD'sini hesaplamak için basit bir algoritma nedir ?2 × 22×22 \times 2 İdeal olarak, sayısal olarak sağlam bir algoritma istiyorum, ancak hem basit hem de basit olmayan uygulamaları görmek istiyorum. C kodu kabul edildi. Makalelere veya kodlara referans var mı?

26 linear-algebra  matrix  reference-request  svd  matrix-factorization 

Oktav'da iki vektörün Öklid mesafesini hesaplamanın hızlı bir yolu olup olmadığını bilmek istiyorum. Görünüşe göre bunun için özel bir fonksiyon yok, bu yüzden sadece formülü kullanmalı sqrtmıyım?

18 octave  discretization  nonlinear-equations  newton-method  visualization  fluid-dynamics  mesh-generation  finite-element  finite-volume  optimization  algorithms  approximation  fluid-dynamics  navier-stokes  comsol  modeling  optimization  sparse-matrix  matrix  condition-number  visualization  matlab  quadrature  blas  intel-mkl  finite-element  gpu  discontinuous-galerkin  mathematica  optimization  convex-optimization  algorithms  reference-request  matlab  statistics  finite-element  numerical-analysis  petsc  molecular-dynamics  machine-learning  statistics  visualization  open-source  statistics  image-processing  visualization  python  petsc  finite-element  fluid-dynamics  stability  navier-stokes  incompressible 

Her iki matrisin CSC veya CSR formatında olduğu varsayılarak seyrek matris çarpma işlemi için sıfır olmayanların sayısını bulmak için hızlı ve etkili bir yöntem olup olmadığını merak ediyordum. Smmp paketinde biri olduğunu biliyorum ama zaten C veya C ++ uygulanan bir şeye ihtiyacım var. Herhangi bir yardım takdir edilecektir. Şimdiden …

17 matrix  sparse-matrix 

Doğrusal bir sistemi çözmek için bir matrisi ters çevirmenin iyi bir fikir olmadığının farkındayım, çünkü sistemi doğrudan çözmek veya LU, Cholesky veya QR ayrışımı kullanmak kadar doğru ve verimli değildir. Ancak, bunu pratik bir örnekle kontrol edemedim. Bu kodu denedim (MATLAB'da) M = 500; A = rand(M,M); A = real(expm(1i*(A+A.'))); …

16 matrix  accuracy  inverse 

Yoğun matris hesaplamalarının programlanmasında, sütun-büyük yerleşimin üstünden bir satır-büyük yerleşim seçmek için herhangi bir neden var mı? Seçilen matrisin düzenine bağlı olarak, önbellek belleklerini hızlı bir şekilde etkili bir şekilde kullanmak için uygun kodu yazmamız gerektiğini biliyorum. Sıra ana düzeni daha doğal ve daha basit görünüyor (en azından benim için). …

16 matrix  fortran 

Pratikte QR çarpanlarına ayırma işlemi yapılırken, bir matrisin alt kısmını sıfırlamak için Hanehalkı yansımaları kullanılır. Simetrik matrislerin özdeğerlerini hesaplamak için, Hanehalkı yansımalarıyla yapabileceğiniz en iyi şeyin onu üçgen biçime dönüştürmek olduğunu biliyorum. Neden bu şekilde tam olarak köşegenleştirilemediğini görmenin açık bir yolu var mı? Bunu basitçe açıklamaya çalışıyorum ama net …

16 linear-algebra  matrix 

İstatistiklerde sık karşılaşılan bir problem, simetrik pozitif belirli bir matrisin ters kökünün hesaplanmasıdır. Bunu hesaplamanın en etkili yolu ne olabilir? Burada (henüz okumadım) bazı literatür ve rastlantısal olarak burada çoğaltacağım bazı rastlantısal R kodlarıyla karşılaştım. # function to compute the inverse square root of a matrix fnMatSqrtInverse = function(mA) { …

15 linear-algebra  numerical-analysis  matrix 

Uzun yazı için özür dilerim ama ilk adımda alakalı olduğunu düşündüğüm her şeyi dahil etmek istedim. İstediğim Yoğun Matrisler için Krylov Altuzay Yöntemlerinin paralel bir versiyonunu kullanıyorum .Temelde GMRES, QMR ve CG. (Profillemeden sonra) DGEMV rutinimin acıklı olduğunu fark ettim. Bu yüzden izole ederek buna konsantre olmaya karar verdim. 12 …

15 parallel-computing  matrix  lapack  blas 

Pratikte büyük seyrek matrislerin durum sayısını tahmin etmek için hangi yaklaşımlar kullanılır?

15 linear-algebra  matrix  conditioning 

Üzerinde çalıştığım bir yazılım projesinde, bazı hesaplamalar yoğun düşük dereceli matrisler için çok daha kolaydır. Bazı problem örnekleri yoğun düşük dereceli matrisleri içerir, ancak bana faktörlerden ziyade tam olarak verilir, bu yüzden düşük dereceli yapıdan yararlanmak istiyorsam dereceyi kontrol etmem ve matrisi faktör yapmalıyım . Söz konusu matrisler tipik olarak …

13 linear-algebra  matrix  lapack  rank  matrix-factorization 

Her biri yaklaşık n ~ 100000 düğümü olan iki grafiğim var. Her iki grafikte de, her bir düğüm tam olarak 3 düğüme bağlanır, böylece bitişiklik matrisi simetrik ve çok seyrek olur. Zor olan nokta, bitişiklik matrisinin tüm özdeğerlerine ihtiyacım var ama özvektörlere ihtiyacım yok. Doğru olmak için, bu benim hayatımda …

13 linear-algebra  sparse-matrix  eigenvalues  matrix 

Başlık soru. Bu teknik, "kofaktör matrisi" veya "adjuvan matrisi" kullanılmasını içerir ve bir kare matrisin tersinin bileşenleri için açık formüller verir. Örneğin, daha büyük bir matris için elle yapmak kolay değildir . Bir n × n matrisi için, matrisin kendisinin determinantının hesaplanmasını ve ( n - 1 ) × ( …

13 linear-algebra  matrix  complexity