Вопросы об алгоритмических / вычислительных аспектах линейной алгебры, включая решение линейных систем, задачи наименьших квадратов, собственные проблемы и другие подобные вопросы.
У кого-нибудь есть рекомендации по использованию удобной и быстрой матрицы библиотеки C ++? Что я подразумеваю под юзабилити - это следующее: Матричные объекты имеют интуитивно понятный интерфейс (например, я могу использовать строки и столбцы при индексации) Я могу сделать что-нибудь с классом...
У меня есть несколько сложных невыпуклых задач глобальной оптимизации. В настоящее время я использую MATLAB Optimization Toolbox (в частности, fmincon()с алгоритмом = 'sqp'), что довольно эффективно . Тем не менее, большая часть моего кода написана на Python, и я бы тоже хотел провести оптимизацию...
Разреженные линейные системы появляются с возрастающей частотой в приложениях. Для решения этих систем нужно выбирать из множества процедур. На самом высоком уровне существует водораздел между прямым (например, разреженным методом исключения Гаусса или разложением Холецкого, со специальными...
Я сравнивал несколько своих кодов с «стандартными» кодами MATLAB. Я удивлен результатами. Я запустил пример кода (разреженная матрица) n = 5000; a = diag(rand(n,1)); b = rand(n,1); disp('For a\b'); tic;a\b;toc; disp('For LU'); tic;LULU;toc; disp('For Conj Grad'); tic;conjgrad(a,b,1e-8);toc;...
ATLAS - это бесплатная замена BLAS / LAPACK, которая настраивается на машину при компиляции. MKL - коммерческая библиотека, поставляемая Intel. Сравнимы ли эти две библиотеки с точки зрения производительности или MKL имеет преимущество в некоторых задачах? Если да, то...
Насколько мне известно, есть 4 способа решения системы линейных уравнений (поправьте меня, если их больше): Если системная матрица является квадратной матрицей полного ранга, вы можете использовать правило Крамера; Вычислить обратную или псевдообратную матрицу системы; Используйте методы матричного...
Если у меня есть квадратная обратимая матрица, и я беру ее определитель, и я нахожу, что , означает ли это, что матрица плохо обусловлена?det(A)≈0det(A)≈0\det(A) \approx 0 Верно ли и обратное? Имеет ли плохо обусловленная матрица почти нулевой определитель? Вот что я пробовал в Октаве: a =...
Недавно я столкнулся с формулировкой мета-феномена : « два - это легко, три - трудно » (так сформулировал Федерико Полони), которую можно описать следующим образом: Когда определенная проблема сформулирована для двух сущностей, ее относительно легко решить; однако алгоритм для формулировки трех...
В статистике и ее различных приложениях мы часто вычисляем ковариационную матрицу , которая является положительно определенной (в рассмотренных случаях) и симметричной для различных применений. Иногда нам понадобится инверсия этой матрицы для различных вычислений (например, квадратичные формы с...
Я хочу изменить плотную квадратную матрицу перехода на месте, изменив порядок нескольких ее строк и столбцов, используя библиотеку NumPy Python. Математически это соответствует предварительному умножению матрицы на матрицу перестановок P и последующему умножению ее на P ^ -1 = P ^ T, но это не...
РЕДАКТИРОВАТЬ: я проверяю, если какие-либо собственные значения имеют величину один или больше. Мне нужно найти наибольшее абсолютное собственное значение большой разреженной несимметричной матрицы. Я использовал eigen()функцию R , которая использует алгоритм QR из EISPACK или LAPACK, чтобы найти...
Что может пойти не так, если использовать методы Крылова из KSP ( пакет линейного решателя PETSc ) с предварительными именами для решения разреженной линейной системы, например, полученной путем дискретизации и линеаризации уравнений в частных производных? Какие шаги я могу предпринять, чтобы...
Я искал библиотеки линейной алгебры C ++ для проекта, над которым я работал. То, что я до сих пор не понимаю, это соединение BLAS и LAPACK с другими библиотеками линейной алгебры. Просматривая эту статью о библиотеках линейной алгебры, я обнаружил, что интересно: некоторые библиотеки независимы от...
Что такое простой алгоритм для вычисления SVD матрицы?2 × 22×22 \times 2 В идеале мне нужен численно устойчивый алгоритм, но я бы хотел увидеть как простые, так и не очень простые реализации. Код C принят. Любые ссылки на документы или...
Насколько я понимаю, существует две основные категории итерационных методов решения линейных систем уравнений: Стационарные методы (Якоби, Гаусс-Зайдель, СОР, Мультисетка) Методы подпространства Крылова (Conjugate Gradient, GMRES и др.) Я понимаю, что большинство стационарных методов работают путем...
Как мы знаем, методы ортогональных преобразований (повороты Гивенса и отражения Хаусхолдера) для систем линейных уравнений более дороги, чем устранение по Гауссу, но теоретически обладают более хорошими свойствами устойчивости в том смысле, что они не изменяют число условий системы. Хотя я знаю...
У меня есть матрицы A и G . A является разреженным и имеет размер n × n с очень большим n (может быть порядка нескольких миллионов). G является матрицей высотой n × m с довольно небольшим m ( 1 < m < 1000 ), и в каждом столбце может быть только один 1 запись с остальным 0 «с, таким образом,...
Существует ли метод O(n3+n2k)O(n3+n2k)O(n^3+n^2 k) для решения kkk линейных систем вида (Di+A)xi=bi(Di+A)xi=bi(D_i + A) x_i = b_i где AAA - фиксированная SPD-матрица, а DiDiD_i - положительные диагональные матрицы? Например, если каждый DiDiD_i скалярен, достаточно вычислить СВД из AAA . Однако,...
Существует целый ряд различных библиотек, которые решают разреженную линейную систему уравнений, однако мне трудно понять, в чем различия. Насколько я могу судить, есть три основных пакета: Trilinos , PETSc и Intel MKL . Все они могут выполнять разреженные матричные решения, все они быстры...
- это n × n- симметричная разреженная матрица с положительным определением (SPD). G - разреженная диагональная матрица. n большое ( n > 10000) и число ненулевых в G обычно составляет 100 ~ 1000.AAAn × nn×nn \times nграммGGNnnNnnграммGG Были разложено в Холецкой формевиде L D L T .AAAL D...