这个问题提醒一些典型的多体问题，但有一些额外的计算。 我正在研究广义 Metropolis Monte-Carlo 算法，用于对大量任意量子系统（例如磁性离子）进行经典交互建模。 但这实际上与问题无关。 有超过 100000 个交互对象，每个对象都可以通过一个坐标和一组描述其当前 state r_i ...
我想在语言 C 中找到计算特征值和特征向量的 function，其结果与 MATLAB 的eig function 相同。 我目前正在使用 GNU Scientific Library 特征值求解器。 但是，当特征值重叠时，它不能得到与 MATLAB eig function 结果相同的特征向量。 ...
我正在尝试将来自 Timothy Sauer 的 MATLAB 函数转换为 Python，数值分析第二版，第 546 页，程序 12.8。 原始函数接收方阵并返回具有相同特征值但采用上 Hessenberg 形式的矩阵。 原始函数创建 Householder 反射器以在矩阵的非对角线中产生零，并对原 ...
我正在尝试使用 Normalized Cut 算法（Shi 和 Malik，2000）将一个矩阵切割成两个矩阵。 在这方面，我需要在广义特征值系统(Ax = lambda.Bx)中找到第二小的特征向量。 在我的输入中，B 是半定正矩阵。 但是， scipy.linalg.eigh要求 B 是确定的 ...
这个问题是由于一个误解。 请参阅下面的答案。 numpy.linalg 方法 eig() 和 eigh() 似乎为同一厄米矩阵返回不同的特征向量。 这里的代码： ...
我需要编写需要计算对称矩阵的所有特征值和特征向量的 SVD 算法，所以我问你是否有任何一个可以指出对他们的计算有用的代码。 在纸上做起来很简单，但在代码方面，事情就变得困难了。 谢谢。 ...
我正在查看通过矩阵 function 运行一些数字，然后在轮廓 plot 中绘制每个 function 的特征向量以识别模式。 我遇到了代码问题： 我的错误信息是：match.fun(FUN) 中的错误：'1' 不是 function、字符或符号。 错误发生在步骤： 有什么可以帮我让它工作吗？ 谢 ...
我一直在尝试找到转移矩阵P的平稳分布pi我的示例 5x5 矩阵 P 导致我通过执行以下操作得到一个特征向量： 示例 P 矩阵： 我得到一个 5x1 的特征值向量，最后一个元素的特征值为 1。我相信pi应该是与 1 的特征值相关联的特征向量的倍数。但是，我拥有的特征向量似乎不是我的pi 。 我究竟做错 ...
几天来，我一直在尝试从一个非常大的协方差矩阵中计算最接近的半正定矩阵，以便能够从中进行采样。 我已经尝试过 MATLAB 的效果，但是 memory 的使用是疯狂的，它最终总是崩溃，就我搜索而言，没有错误消息或日志文件。 用于计算的 function 可以在这里找到https://www.math ...
我需要尽快分解大规模（如10M*10M）稀疏矩阵的特征值。我尝试了Spectra但速度很慢，看来Blaze不能用于稀疏矩阵的第k个特征对计算（它可以使用 eigen() 从密集矩阵计算特征值。所以现在我想尝试 PETSc。我找到 MatCreateSeqAIJCUSPARSE 和 MatSetVa ...
我正在尝试在 Java 中实现一种称为 Normalized Cuts 的分段算法。 我正在使用稀疏矩阵，我需要计算它的前 k 个最小特征向量。 在原始论文 (Shi & Malik) 中，他们使用了 Lanczos eigensolver。 除了微笑 package 之外，我在 Java ...
我需要解决以下形式的广义特征值问题 （其中 K 和 M 是实对称矩阵，w 是特征向量 v 的特征值）。 我可以使用W, V = scipy.linalg.eig(K, b=M)来做到这一点。 但是，我还希望V中的返回向量与矩阵 M（在我的情况下为质量矩阵）引起的标量积正交。 也就是说，我想 ...
我想将 xy 平面中的一组数据点拟合到旋转和平移双曲线的一般情况，以消除圆锥的一般方程的系数。 我已经尝试过这里提出的方法，但到目前为止我无法让它发挥作用。 当拟合一组已知为双曲线的点时，我得到完全不同的输出。 我在下面的代码中做错了什么？ 或者有没有其他方法可以解决这个问题？ ...
我的任务是将 Mathematica 程序翻译成 Python（Juptyr Notebook），但我无法让它们匹配。 Mathematica 程序使用函数 Eigensystem[] 来获取矩阵的特征值和特征向量。 当我开始翻译成 python 时，我使用了函数 eig() 因为它做同样的事情。 ...
从线性代数我们知道任何对称矩阵（我们称之为A ）的特征向量都是正交的，这意味着如果M是所有特征向量的矩阵，我们应该得到|det(M)| = 1 |det(M)| = 1 。 我曾希望在numpy.linalg.eig中看到这一点，但得到了以下行为： import numpy as np def ...
使用 Python，我创建了一个对称矩阵X ，并使用代码Lambda, U = np.linalg.eig(X)对其进行对角化。 我的理解是：因为X是对称的，所以U应该是单一的，但我发现情况并非如此，因为U的特征值不具有绝对值1 ，这也意味着这也不是缩放问题。 我的问题是为什么U不是单一的？ 这 ...
我正在尝试复制本指南中演示的 plot，其中置信椭圆显示在散点图 plot 以及特征向量之上。 在 inte.net 上搜索 Python 示例后没有成功。 ...
假设我想对 H = H0 + iV 形式的复杂非厄米矩阵进行对角化，其中 H0 和 V 是厄米矩阵。 令 R 和 L 是分别包含左右特征向量作为列的矩阵。 那么 conjugate(transpose(L)).R = I 应该根据双正交化条件满足。 但是使用 ZGEEV 获得的 L 和 R 似乎并不 ...
我正在以数字和符号方式解决时间相关的特征值问题，但它们没有给出相同的解决方案。 特征向量的时间依赖性不同。 首先使用我的数值解： 由于np.linalg.eigh的输出是有序的，特征值在时间上是连续的： 但是特征向量不是连续的（并且使用np.linalg.eig或scipy.lina ...
众所周知，矩阵的特征分解不是唯一的。 但是我想知道是否可以在 Julia 中复制 MATLAB 的eig函数。 即假设特征值的升序，精确输出到数字错误。 假设我们将 MATLAB 的eig的选项设置为默认值（ balanceOption ， balance ，使用cholesky用于对称矩阵， ...