我对Eigen的QR分解感到困惑。我的理解是矩阵Q隐式存储为一系列Householder变换，矩阵R存储为上三角矩阵，R的对角线包含A的特征值(至少到阶段为止，这是我所关心的)。但是，我编写了以下程序来计算矩阵的特征值A通过两种不同的方法，一种使用Eigen::EigenSolver,另一个使用QR.我知道我的QR方法返回错误结果，EigenSolver方法返回正确的结果。我在这里误解了什么？#include#include#includeintmain(){usingReal=longdouble;longn=2;Eigen::MatrixA(n,n);for(longi=0;iei
我有一个未排序的特征值vector和一个相关的特征向量矩阵。我想根据已排序的特征值集对矩阵的列进行排序。(例如，如果特征值[3]移动到特征值[2]，我希望特征向量矩阵的第3列移动到第2列。)我知道我可以通过std::sort对O(NlogN)中的特征值进行排序。如果不滚动我自己的排序算法，我如何确保矩阵的列(关联的特征向量)在对后者进行排序时跟随它们的特征值？ 最佳答案 通常只是创建一个像这样的结构:structeigen{intvalue;double*vector;booloperator或者，只需将特征值/特征向量放入std:
我有一个下三角MatrixXd，我想将其较低的值复制到上边，因为它将成为一个对称矩阵。我该怎么做？到目前为止我已经完成了:MatrixXdm(n,n);.....//dosomethingwithmfor(j=0;j有最快的方法吗？我在想一些能够将下三角矩阵“复制”到上三角矩阵的内部方法。假设我有这个矩阵，我们称之为m:123456789我需要在m中获得的是:147458789我也知道你可以让矩阵的上部或下部做一些事情:MatrixXdm1(n,n);m1=m.triangularView();cout但是我还不能得到我想要的... 最佳答案
我想将double组映射到现有的MatrixXd结构。到目前为止，我已经设法将Eigen矩阵映射到一个简单的数组，但我找不到返回它的方法。voidfoo(MatrixXdmatrix,intn){doublearrayd=newdouble[n*n];//maptheinputmatrixtoanarrayMap(arrayd,n,n)=matrix;//dosomethingwiththearray.......//maparraybacktotheexistingmatrix} 最佳答案 我不确定你想要什么，但我会尽力解释。您在
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。我需要计算(稀疏)矩阵的最大特征值。我实现了幂迭代法，但是收敛太慢，所以我想用一个包。有人有推荐吗？最好的C++特征值计算包是什么？最好是一个小且易于编译的。
我正在编写代码来计算ClassicalMultidimensionalScaling(缩写为MDS)一个非常大的nbyn矩阵，在我的例子中n=500,000。在MDS的一步中，我需要计算最高的三个eigenvaluesandtheircorrespondingeigenvectorsn乘n矩阵。该矩阵称为B矩阵。我只需要这三个特征向量和特征值。计算大矩阵的特征向量和特征值的常用方法需要很长时间，而且我不需要很准确的答案，所以我正在寻求特征向量和特征值的估计。一些参数:B矩阵是symmetric,real，相当denseB的特征值分解在理论上应该总是产生实数。我不需要完全精确的估计，只需
这是我的代码:deftopK(dataMat,sensitivity):meanVals=np.mean(dataMat,axis=0)meanRemoved=dataMat-meanValscovMat=np.cov(meanRemoved,rowvar=0)eigVals,eigVects=np.linalg.eig(np.mat(covMat))我在上面最后一行的标题中发现了错误。我怀疑与数据类型有关，因此，这是Spyder中变量资源管理器中变量和数据类型的图像:我尝试将np.linalg.eig(np.mat(covMat))更改为np.linalg.eig(np.array(
我想知道是否有一个Python包(numpy或其他)具有计算小矩阵(比如2x2)的第一个特征值和特征向量的函数。我可以按如下方式在numpy中使用linalg包。importnumpyasnpdefwhatever():A=np.asmatrix(np.rand(2,2))evals,evecs=np.linalg.eig(A)#Assumethattheeigenvaluesareorderedfromlargetosmallandthatthe#eigenvectorsareorderedaccordingly.returnevals[0],evecs[:,0]但这需要很长时间。我
我想使用Python2.6.5计算大型矩阵(大约1000x1000)的特征值。我一直做不到这么快。我还没有找到解决这个问题的任何其他话题。当我运行时a=rand(1000,1000);tic;fori=1:10eig(a);endtoc;在MATLAB中大约需要30秒。Python中的类似测试需要216秒。使用RPy通过R运行它并没有明显加快计算速度。Octave中的测试耗时93秒。我对速度的差异感到有点困惑。我在网上能找到的类似此类问题的唯一实例是this，已经有好几年了。该问题中的发帖人具有不同的Python目录结构(我将其归因于帖子的年代，尽管我可能会弄错)，因此我没有足够的信心
我试图找到矩阵的特征值乘以它的转置，但我无法使用numpy来完成。testmatrix=numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])prod=testmatrix*testmatrix.Tprinteig(prod)我预计该产品会得到以下结果:51117231125395317396183235383113和特征值:0.00000.00000.3929203.6071当将testmatrix与其转置相乘时，我得到ValueError:shapemismatch:objectscannotbebroadcasttoasingleshape。这在MatLab
