eigensystem पर टैग किए गए जवाब

संपादित करें: मैं परीक्षण कर रहा हूं कि क्या किसी भी प्रतिध्वनि में एक या अधिक का परिमाण है। मुझे एक बड़े विरल, गैर-सममित मैट्रिक्स का सबसे बड़ा पूर्ण स्वदेशी खोजने की आवश्यकता है। मैं R के eigen()फ़ंक्शन का उपयोग कर रहा हूं , जो सभी eigenvalues ​​को खोजने के …

27 linear-algebra  algorithms  eigensystem  sparse-matrix 

मैं एक बड़े विरल मैट्रिक्स (सैकड़ों हजारों पंक्तियों) के स्पेक्ट्रम ( सभी eigenvalues) की गणना करना चाहता हूं । यह कठिन है। मैं एक अनुमान के लिए समझौता करने को तैयार हूं। क्या ऐसा करने के लिए अनुमानित तरीके हैं? जबकि मैं इस प्रश्न के सामान्य उत्तर की आशा करता …

14 linear-algebra  eigensystem  graph-theory  approximation 

हमें फॉर्म की समस्या के साथ शुरू करते हैं (L+k2)u=0(L+k2)u=0(\mathcal{L} + k^2) u=0 दी गई सीमा स्थितियों ( ड्यूरिचलेट , न्यूमैन , रॉबिन , आवधिक , बलोच-आवधिक ) के एक सेट के साथ । यह कुछ ऑपरेटर एलL\mathcal{L} के लिए कुछ जियोमेट्री और सीमा स्थितियों के तहत आइजेनवल और ईजीनवेक्टर्स …

13 pde  finite-element  eigensystem  verification 

मुझे सामान्यीकृत आइगेनवेल्यू समस्याओं को हल करना है जहां ए और बी दोनों त्रिदोषन हैं, बी सममित सकारात्मक निश्चित और वास्तविक है, लेकिन ए केवल जटिल सममित (निश्चित या हर्मिटियन नहीं) है। इसके अलावा, मुझे पूर्ण eigendecomposition की आवश्यकता है। मैं वर्तमान में सिर्फ लापैक के सामान्यीकृत आइगेंसोल्वर को बुला …

13 linear-algebra  eigensystem 

मुझे एक प्रोग्राम मिला है जो उन सभी पर एकवचन-मूल्य के विघटन का प्रदर्शन करके कई वास्तविक सममित 50x50 मैट्रिसेस के सबसे बड़े आइगेनवेल्यू की गणना करता है। एसवीडी कार्यक्रम में एक अड़चन है। क्या ऐसे एल्गोरिदम हैं जो सबसे बड़े ईजेनवल्यू को खोजने में बहुत तेज हैं, या इस …

13 linear-algebra  eigensystem 

मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि scipy.sparse.linalg.eigsh का उपयोग करने की तुलना में बहुत बड़े और विरल आसन्न मैट्रिक्स के सभी eigenvalues ​​और eigenvectors की गणना करने के लिए एक तेज़ तरीका है जहां तक ​​मुझे पता है, यह विधियां केवल स्पार्सिटी और का उपयोग करती …

12 linear-algebra  python  performance  eigensystem  scipy 

मान लीजिए एक सुडौल, सकारात्मक निश्चित मैट्रिक्स है। A इतना बड़ा है कि सीधे A x = b को हल करना महंगा है ।A∈Rn×nA∈Rn×nA\in\mathbb{R}^{n\times n}AAAAx=bAx=bAx=b क्या प्रत्येक पुनरावृति में A को सम्मिलित नहीं करने वाले के सबसे छोटे प्रतिजन को खोजने के लिए एक पुनरावृत्ति एल्गोरिथ्म है ?AAAAAA यही है, …

11 linear-algebra  eigensystem  eigenvalues  iterative-method 

मैं एक लार्जोज़ डायग्नोलाइज़ेशन कर रहा हूं एक बड़े विरल मैट्रिक्स (~ 2 मिलियन एलिमेंट्स) में। लैंज़कोस एल्गोरिथ्म के लगभग सभी चरण GPU पर समानांतर में किए गए हैं, लैंक्ज़ोस मैट्रिक्स को विकर्ण करने के अलावा, अभिसरण के लिए जाँच करने के लिए। उसके लिए, मैं न्यूमेरिकल व्यंजनों से TQLI …

11 linear-algebra  algorithms  eigensystem 

मान लें कि निम्नलिखित मैट्रिक्स को अपने स्थानापन्न । उत्पाद पैदावार ,AAA⎡⎣⎢0.500−0.500−0.500−0.3330.667−0.333−0.167−0.1670.833⎤⎦⎥[0.500−0.333−0.167−0.5000.667−0.167−0.500−0.3330.833] \left[\begin{array}{ccc} 0.500 & -0.333 & -0.167\\ -0.500 & 0.667 & -0.167\\ -0.500 & -0.333 & 0.833\end{array}\right]ATATA^TATA=GATA=GA^TA=G⎡⎣⎢0.750−0.334−0.417−0.3340.667−0.333−0.417−0.3330.750⎤⎦⎥[0.750−0.334−0.417−0.3340.667−0.333−0.417−0.3330.750] \left[\begin{array}{ccc}0.750 & -0.334 & -0.417\\ -0.334 & 0.667 & -0.333\\ -0.417 & -0.333 & 0.750\end{array}\right] जहां एक लाप्लासियन मैट्रिक्स है । ध्यान …

11 linear-algebra  matrix  eigensystem 

हर वास्तविक मैट्रिक्स को एक ऑर्थोगोनल सिमरी ट्रांसफॉर्मेशन का उपयोग करके वास्तविक Schur फॉर्म कम किया जा सकता है । यहां मैट्रिक्स टी अर्ध-त्रिकोणीय रूप है जिसमें मुख्य विकर्ण पर 1 या 2 बाय 2 ब्लॉक है। प्रत्येक 1 ब्लॉक 1 ए के वास्तविक आइगेनवैल्यू से मेल खाता है और …

10 eigenvalues  eigensystem  lapack  numerics  scalapack 

मैं कुछ घने, बीमार हालत वाले मैट्रिसेस को विकर्ण करने की कोशिश कर रहा हूं। मशीन परिशुद्धता में, परिणाम गलत हैं (नकारात्मक आईजेनवेल्स लौटाते हैं, eigenvectors के पास अपेक्षित समरूपता नहीं है)। मैंने मैथमेटिका के ईगेंससिस्टम [] कार्य पर स्विच किया ताकि मनमानी परिशुद्धता का लाभ उठाया जा सके, लेकिन …

10 linear-algebra  parallel-computing  eigensystem  precision  dense-matrix 

मेरे पास एक घने वास्तविक सममित वर्ग मैट्रिक्स है। आयाम लगभग 1000x1000 है। मुझे पहले प्रमुख घटक की गणना करने की आवश्यकता है और आश्चर्य है कि ऐसा करने के लिए सबसे अच्छा एल्गोरिथ्म क्या हो सकता है। ऐसा लगता है कि MATLAB अर्नोल्डी / लैंक्ज़ोस एल्गोरिदम (के लिए eigs) …

10 linear-algebra  algorithms  eigensystem 

मुझे एक बड़ी क्यूबिक स्वदेशी समस्या है: (ए0+ λए1+λ2ए2+λ3ए3) x =0।(ए0+λए1+λ2ए2+λ3ए3)एक्स=0।\left(\mathbf{A}_0 + \lambda\mathbf{A}_1 + \lambda^2\mathbf{A}_2 + \lambda^3\mathbf{A}_3\right)\mathbf{x} = 0. मैं एक रेखीय eigenvalue समस्या में परिवर्तित करके इसे हल कर सकता था, लेकिन इसका परिणाम रूप में एक प्रणाली के रूप में होगा:32323^2 ⎡⎣⎢-ए0000मैं000मैं⎤⎦⎥⎡⎣⎢एक्सyz⎤⎦⎥= λ⎡⎣⎢ए1मैं0ए20मैंए300⎤⎦⎥⎡⎣⎢एक्सyz⎤⎦⎥,[-ए0000मैं000मैं][एक्सyz]=λ[ए1ए2ए3मैं000मैं0][एक्सyz],\begin{bmatrix} -\mathbf{A}_0 & 0 & 0 …

9 c++  eigensystem  eigenvalues 

मेरे पास एक समस्या है जहां मुझे सभी सकारात्मक खोजने की जरूरत है (जैसा कि आइगेनवल्यू पॉजिटिव है) एक छोटे (आमतौर पर 60x60 से छोटे) के नोमेनमेट्रिक मैट्रिक्स के ईजिनपेयर हैं। जब एक निश्चित दहलीज से छोटा होता है तो मैं गणना करना बंद कर सकता हूं। मुझे पता है …

9 performance  eigensystem  gpu 

मुझे पता है कि सममित eigenvalue समस्या को हल करने में , हम कर सकते हैं सिलवेस्टर जड़ता कानून, कि eigenvalues के की संख्या है का उपयोग कम से कम के नकारात्मक प्रविष्टियों की संख्या के बराबर होती है जहां विकर्ण मैट्रिक्स से आता है का एलडीएल कारक । फिर, …

9 linear-algebra  eigensystem