我正在编写一些涉及查找给定矩阵的特征向量的代码，令我惊讶的是Ruby在简单情况下会产生一些不合理的结果。例如，以下矩阵具有与特征值1关联的特征向量:>m=Matrix[[0r,1/2r,1/2r,1/3r],[0r,0r,1/4r,1/3r],[0r,1/4r,0r,1/3r],[1r,1/4r,1/4r,0r]]Ruby很好地找到了特征值，但是特征向量爆炸了:>m.eigen.eigenvalues[2]=>1.0000000000000009m.eigen.eigenvectors[2]=>Vector[5.957702309312754e+15,5.957702309312748
作为当前任务，我需要计算120*120矩阵的特征值和特征向量。首先，我在Java(ApacheCommons数学库)和Python2.7(Numpy库)中用一个简单的2x2矩阵测试了这些计算。我遇到了特征向量值不匹配的问题，如下所示://Javaimportorg.apache.commons.math3.linear.EigenDecomposition;importorg.apache.commons.math3.linear.MatrixUtils;importorg.apache.commons.math3.linear.RealMatrix;publicclassTempor
EigenvectorCentrality（特征向量中心性）是一种衡量节点在网络中权威度的指标，它考虑了节点的直接连接以及其邻居节点的重要性。在图数据科学中，EigenvectorCentrality可以帮助我们识别网络中的关键权威节点。本文将详细介绍如何在Neo4j图数据库中实现EigenvectorCentrality算法，并探讨其在社交网络分析、知识图谱构建和品牌影响力评估等领域的应用。网络中的权威度量：EigenvectorCentralityEigenvectorCentrality算法基于PageRank的思想，但更进一步地考虑了节点的邻居节点的中心性。一个节点的Eigenvect
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
我正在开发一个需要在iOS平台上使用向量和矩阵的库。我决定研究OpenGLES，因为我计划进行的矩阵和向量操作(主要是转置、矩阵乘法和特征分解)绝对可以从GPU加速中受益。问题是我不太熟悉OpenGLES，老实说这可能不是最佳选择。如果我要使用OpenGLES，我是否必须手动编写执行矩阵转置、乘法和特征分解的算法？或者是否有其他Apple或第3方框架可以帮助我完成这些任务。然而，主要的分歧是我希望这些操作能够进行GPU加速。我将使用AccelerateFramework和矢量化算法实现我的程序，然后测试它是否足够快以达到我的目的，如果不够快，则尝试GPU实现。
我将解释我正在尝试做的事情，因为它似乎与理解我的问题相关。我目前正在尝试根据数据库中的已知图片对走到镜头前的人进行人脸识别。这些已知图片是从识别智能卡(仅包含一张正面图片)或来自社交网络的正面个人资料图片中收集的。到目前为止，从我读到的内容来看，似乎要进行良好的人脸识别，需要大量的训练图像(50+)。因此，由于我收集的图像很少，无法创建可靠的训练集，因此我尝试使用我的实时相机帧捕获(目前使用150张)作为训练集，并将之前收集的已识别图片作为测试集。我不确定我正在尝试的是否正确，所以如果我搞砸了请告诉我。所以，问题是，在我假设从智能卡获得的5张已识别图片之后，我尝试使用相机拍摄的150帧
eigenvalues,eigenvectors=linalg.eig(K)如何只打印len(K)的特征向量。因此，如果有K，2x2矩阵，我得到4个特征向量，如果有len(K)=2，我如何只打印其中的2个......非常感谢 最佳答案 您得到两个长度为2的向量，而不是四个向量。例如:In[1]:importnumpyasnpIn[2]:K=np.random.normal(size=(2,2))In[3]:eigenvalues,eigenvectors=np.linalg.eig(K)In[4]:eigenvectorsOut[4
我创建了一个任意的2x2矩阵:In[87]:mymat=np.matrix([[2,4],[5,3]])In[88]:mymatOut[88]:matrix([[2,4],[5,3]])我尝试使用numpy.linalg.eig计算特征向量:In[91]:np.linalg.eig(mymat)Out[91]:(array([-2.,7.]),matrix([[-0.70710678,-0.62469505],[0.70710678,-0.78086881]]))In[92]:eigvec=np.linalg.eig(mymat)[1][0].TIn[93]:eigvecOut[93]
