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.
En supposant que l'on souhaite étudier en profondeur l'algèbre linéaire numérique (et suivre des revues d'algèbre numérique linéaire et de théorie des matrices), ce qui serait un meilleur cours / un meilleur livre à aborder dans un premier temps: Avec Hoffman et Kunze avec des preuves et de la rigueur …
Étant donné un ensemble arbitraire de matrices complexes (numériques) carrées , je suis intéressé par le calcul de l'algèbre de Lie à matrice réelle générée par , appelez-la \ mathcal {L_ \ mathcal {A}} . Autrement dit, je voudrais une base pour \ mathcal {L_ \ mathcal {A}} = \ …
Si je comprends bien, la méthode multigrille résout un système linéaire en résolvant une version plus grossière du même problème (en éliminant les erreurs de basse fréquence) puis en se projetant sur la grille fine pour atténuer les erreurs de haute fréquence. Pour les grands systèmes, je peux voir comment …
Existe-t-il un algorithme SVD tronqué qui calcule les valeurs singulières une par une? Mon problème: je voudrais calculer les premières valeurs singulières (et vecteurs singuliers) d'une grande matrice dense M , mais je ne sais pas ce que serait une valeur appropriée de k . M est grand, donc pour …
Soit des matrices réelles, carrées et denses. G et Q sont symétriques. LaisserA , G , QA,G,QA, G, QgGGQQQ H= [ A- Q- G- unT]H=[A−G−Q−AT]H = \begin{bmatrix} A & -G \\ -Q &-A^T \end{bmatrix} être une matrice hamiltonienne. Je veux calculer la matrice exponentielle de . J'ai besoin de l'exponentielle …
J'ai un ensemble de données qui change lentement, et je dois garder une trace des vecteurs propres / valeurs propres de sa matrice de covariance. J'utilise scipy.linalg.eigh, mais c'est trop cher, et cela n'utilise pas le fait que j'ai déjà une décomposition qui n'est que légèrement incorrecte. Quelqu'un peut-il suggérer …
Par exemple, les bibliothèques de matrice clairsemée C ++ que j'ai utilisées - Eigen et SuiteSparse, elles ne semblent pas avoir de fonctionnalité SVD pour la matrice clairsemée. Donc, juste curieux, SVD est-il plus difficile que QR / LU pour une matrice clairsemée?
Pour la réduction du modèle, je veux calculer les vecteurs singuliers de gauche associés aux - disons 20 - plus grandes valeurs singulières d'une matrice , où N ≈ 10 6 et k ≈ 10 3 . Malheureusement, ma matrice A sera dense sans aucune structure.A∈RN,kA∈RN,kA \in \mathbb R^{N,k}N≈106N≈106N\approx 10^6k≈103k≈103k\approx …
J'utilise le schéma de différence finie Crank-Nicolson pour résoudre une équation de chaleur 1D. Je me demande si le principe maximum / minimum de l'équation de la chaleur (c'est-à-dire que le maximum / minimum se produit à la condition initiale ou aux limites) est également valable pour la solution discrétisée. …
Nous connaissons tous les nombreuses méthodes de calcul pour résoudre le système linéaire standard Ax=b.Ax=b. Ax=b. Cependant, je suis curieux de savoir s'il existe des méthodes de calcul "standard" pour résoudre un système linéaire plus général (de dimension finie) de la forme LA=B,LA=B, LA=B, où, disons,AAA est unematricem1×n1m1×n1m_1\times n_1 ,BBB …
J'essaie de diagonaliser des matrices denses et mal conditionnées. En précision machine, les résultats sont inexacts (renvoyant des valeurs propres négatives, les vecteurs propres n'ont pas les symétries attendues). Je suis passé à la fonction Eigensystem [] de Mathematica pour profiter d'une précision arbitraire, mais les calculs sont extrêmement lents. …
La multiplication matricielle (Mat * Mat et Mat * Vec) est-elle proportionnelle au nombre de non-zéros ou à la taille de la matrice? Ou une combinaison des deux. Et la forme. Par exemple, j'ai une matrice 100 x 100 contenant 100 valeurs ou une matrice 1000 x 1000 contenant 100 …
Je me demande comment trouver les valeurs propres d'une matrice clairsemée dans un intervalle donné [a, b] par la méthode itérative. À ma connaissance personnelle, il est plus évident d'utiliser la méthode du sous-espace de Krylov pour trouver les valeurs propres extrêmes plutôt que les valeurs intérieures.
Je veux savoir lesquels des solveurs linéaires classiques (par exemple Gauss-Seidel, Jacobi, SOR) sont garantis pour converger pour le problème où A est positif semi défini et bien sûr b ∈ i m ( A )A x = bUNEX=bAx=bUNEUNEAb ∈ i m ( A )b∈jem(UNE)b \in im(A) (L'avis est semi-défini …
J'ai récemment posé une question dans le même sens pour les matrices asymétriques-hermitiennes. Inspiré par le succès de cette question, et après m'être cogné la tête contre un mur pendant quelques heures, je regarde la matrice exponentielle de vraies matrices asymétriques. L'itinéraire pour trouver les valeurs propres et les vecteurs …
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