eigenvalue

    7गर्मी

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    मुझे एक (स्पैस) मैट्रिक्स के सबसे बड़े eigenvalue की गणना करने की आवश्यकता है। मैंने पावर इटरेशन विधि लागू की है, लेकिन यह अभिसरण करने में बहुत धीमी है, इसलिए मैं इसके लिए एक पैकेज का उपयोग करना चाहता

    5गर्मी

    1उत्तर

    मैं वर्णक्रमीय क्लस्टरिंग के लिए समांतर एल्गोरिदम पर काम कर रहा हूं जिसके लिए मुझे के सबसे बड़े ईजिन मूल्यों की गणना करने की आवश्यकता है। मैं मैटलैब के लिए जैकेट प्लगइन का उपयोग कर रहा हूं लेकिन दुख क

    5गर्मी

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    के लिए अनियमित परिणाम मुझे लगता है कि scipy.linalg.eig कभी-कभी असंगत परिणाम देता है। लेकिन हर बार नहीं। >>> import numpy as np >>> import scipy.linalg as lin >>> modmat=np.random.random((150,150))

    10गर्मी

    1उत्तर

    मैंने इसके लिए बहुत कुछ खोजा है, लेकिन मुझे दो तरीकों से 'eig' और 'eigs' अलग-अलग तरीके के बारे में कोई जवाब नहीं मिल रहा है। उनसे प्राप्त eigenvalues ​​और eigenvectors के बीच क्या अंतर है?

    11गर्मी

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    मैंने अपने ट्रांसपोज़र द्वारा गुणा मैट्रिक्स के eigenvalues ​​खोजने की कोशिश की लेकिन मैं numpy का उपयोग कर ऐसा नहीं कर सका। 5 11 17 23 11 25 39 53 17 39 61 83 23 53 83 113 और eigenvalues: 0.0000

    5गर्मी

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    का उपयोग कर कंप्यूटिंग eigenvalues ​​के साथ समस्या मूल रूप से मैं मैट्रिक्स के लिए eigenvalues ​​खोजने की कोशिश कर रहा हूँ, और इसमें लगभग 12 घंटे लगते हैं। जब यह खत्म होता है, तो यह कहता है कि यह सभी

    14गर्मी

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    मैं पीसीए करने के लिए आर में princomp का उपयोग कर रहा हूं। मेरा डेटा मैट्रिक्स विशाल है (10 दशमलव x 10K प्रत्येक मान के साथ 4 दशमलव अंक तक)। ज़ीऑन 2.27 गीगाहर्ट्ज प्रोसेसर पर ~ 3.5 घंटे और ~ 6.5 जीबी

    8गर्मी

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    में Eigenvalues ​​MATLAB में, जब मैं एक सममित मैट्रिक्स के लिए [V,D] = eig(a) आदेश चलाता हूं, तो सबसे बड़ा eigenvalue (और इसके संबंधित वेक्टर) अंतिम कॉलम में स्थित होता है। हालांकि, जब मैं इसे गैर-समम

    35गर्मी

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    वर्तमान में नौकरी का उपयोग कर रहा हूँ जो नौकरी करता है। लेकिन, जैसा कि मैं कई हजारों पंक्तियों/स्तंभों के साथ matrices से निपट रहा हूं और बाद में यह आंकड़ा हजारों तक जायेगा, मैं सोच रहा था कि अस्तित्व

    6गर्मी

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    पर वापस मैप करना चाहते हैं, मैं मौजूदा मैट्रिक्सएक्स संरचना में डबल की सरणी को मैप करना चाहता हूं। अब तक मैंने ईजिन मैट्रिक्स को एक साधारण सरणी में मैप करने में कामयाब रहा है, लेकिन मुझे इसे वापस करने