Questions sur les aspects algorithmiques / informatiques de l'algèbre linéaire, y compris la solution des systèmes linéaires, les problèmes des moindres carrés, les problèmes propres et d'autres questions de ce type.
Comme nous le savons, les méthodes de transformations orthogonales (rotations de Givens et réflexions de Housholder) pour les systèmes d'équations linéaires sont plus coûteuses que l'élimination gaussienne, mais ont théoriquement de plus bonnes propriétés de stabilité dans le sens où elles ne modifient pas le numéro de condition du système. …
J'ai des matrices et . est clairsemé et est avec très grand (peut être de l'ordre de plusieurs millions.) est une matrice haut avec plutôt petit ( ) et chaque colonne peut seulement un seul entrée avec le reste étant « s, de telle sorte que . est énorme, il …
Il existe un certain nombre de bibliothèques différentes qui résolvent un système linéaire d'équations clairsemé, mais j'ai du mal à comprendre quelles sont les différences. Pour autant que je sache , il existe trois principaux packages: Trilinos , PETSc et Intel MKL . Ils peuvent tous faire des résolutions matricielles …
Existe-t-il une méthode pour résoudre systèmes linéaires de la forme où est une matrice SPD fixe et sont des matrices diagonales positives?k ( D i + A ) x i = b i A D iO ( n3+ n2k )O(n3+n2k)O(n^3+n^2 k)kkk( Dje+ A ) xje= bje(réje+UNE)Xje=bje(D_i + A) x_i = …
n × n G n n GUNEUNEA est une matrice clairsemée symétrique positive définie (SPD). est une matrice diagonale clairsemée. est grand ( > 10000) et le nombre de nonzeros dans le est généralement de 100 à 1000.n × nn×nn \times nggGnnnnnnggG UNEUNEA a été factorisée sous la forme de …
Pour la solution de grands systèmes linéaires utilisant des méthodes itératives, il est souvent intéressant d'introduire un préconditionnement, par exemple résoudre à la place M - 1 ( A x = b ) , où M est ici utilisé pour le préconditionnement à gauche du système. Typiquement, nous devrions avoir …
J'écris une petite bibliothèque pour des calculs matriciels clairsemés comme un moyen de m'apprendre à faire le meilleur usage de la programmation orientée objet. J'ai travaillé très dur pour avoir un joli modèle objet, où les parties (matrices clairsemées et les graphiques qui décrivent leur structure de connectivité) sont très …
Étant donné une matrice dense quelle est la meilleure façon de trouver sa base d'espace nul dans une certaine tolérance ?A∈Rm×n,m>>n;max(m)≈100000A∈Rm×n,m>>n;max(m)≈100000A \in R^{m \times n}, m >> n; max(m) \approx 100000 ϵϵ\epsilon Sur cette base, puis-je dire que certains cols dépendent linéairement de ? En d'autres termes, ayant une base …
Lors du calcul de la factorisation QR dans la pratique, on utilise les réflexions de Householder pour mettre à zéro la partie inférieure d'une matrice. Je sais que pour calculer les valeurs propres des matrices symétriques, le mieux que vous puissiez faire avec les réflexions de Householder est de le …
Considérons avec presque singulier, ce qui signifie qu'il existe une valeur propre de qui est très petite. Le critère d'arrêt habituel d'une méthode itérative est basé sur le résiduel et concerne les itérations peuvent s'arrêter lorsque avec n le numéro d'itération. Mais dans le cas que nous considérons, il pourrait …
Question: Supposons que vous ayez deux préconditionneurs différents (factorisés) pour une matrice définie positive symétrique : et où les inverses des facteurs sont facile à appliquer.A ≈ B T BUNEUNEAA ≈ BTBUNE≈BTBA \approx B^TBB , B T , C , C TA ≈ CTC,UNE≈CTC,A \approx C^TC,B , BT, C, CTB,BT,C,CTB, …
Un problème courant en statistique est le calcul de l'inverse de la racine carrée d'une matrice définie positive symétrique. Quelle serait la façon la plus efficace de calculer cela? Je suis tombé sur de la littérature (que je n'ai pas encore lue) et un code R accessoire ici , que …
J'ai besoin d'une explication simple de la méthode multigrille ou de la littérature à ce sujet. Je connais les méthodes itératives dont BiCGStab, CG, GS, Jacobi et le préconditionnement, mais je suis un débutant avec la méthode multigrille. Quelqu'un peut-il expliquer cela en détail ou au moins fournir clairement un …
J'ai un système linéaire d'équations de taille mxm, où m est grand. Cependant, les variables qui m'intéressent ne sont que les n premières variables (n est petit par rapport à m). Existe-t-il un moyen d'approximer la solution pour les premières valeurs m sans avoir à résoudre l'ensemble du système? Dans …
Pour autant que je sache, les solveurs multigrilles utilisent des lisseurs itératifs tels que Jacobi, Gauss-Seidel et SOR pour atténuer l'erreur à différentes fréquences. Une méthode de sous-espace de Krylov (comme le gradient conjugué, GMRES, etc.) pourrait-elle être utilisée à la place? Je ne pense pas qu'ils soient classés comme …
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