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j****n
发帖数: 464 | 2 自己算那个东西的 拉普拉斯矩阵的 特征向量，
把前三个 向量化出来 |
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s*x
发帖数: 3328 | 3 算矩阵的特征向量用matlab,maple都可以弄 |
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d******e
发帖数: 7844 | 4 对于小样本的情况来说，不要用Co-variance Matrix，用K-L变换，是叫这个东西吧？
A*A'和A'*A的特征值是相等的，非0特征值的特征向量也是可以转换的 |
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y******7
发帖数: 1554 | 5 Matlab也是基于LAPACK算特征值和特征向量。
C++估计更慢，Fortran直接调用LAPACK有可能好点。貌似有限元的那些软件使用Fortran写的。
我个人经验，算eigenvalue/vector直接用Matlab就好，优化的很好了。除非你要stand-alone的可执行代码。
你的代码是基于并行计算的吗？如果不是的话，跟几核CPU关系不大，多上内存吧。算的比较久的话，放一个waitbar啥的提醒。
motherboard |
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w***u
发帖数: 17713 | 6 有人想买吗？买来做甚？把股票价量二维数据，做个自相关矩阵，求特征向量，或者自
适应滤波？ |
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d******a
发帖数: 32122 | 7 比如8000 x 8000的矩阵求特征向量
手头没有matlab |
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k****f
发帖数: 3794 | 8 问个矩阵算特征值的问题。
找最小几个（不是一个）eigenvalue是怎么做的。
我知道用 (A-\lambda I)^{-1}，做lanczos迭代
可以找到靠近lambda的特征值和特征向量。
这个初始的lambda是怎么找到的？如果要求几个特征值
下一个lambda怎么设置 |
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e***e
发帖数: 3872 | 9 构造一个图，任何有传递关系的node pair有边链接，O(n^2)复杂度。
构造graph laplacian，解最小特征值，0特征值对应的特征向量给出这些集合；假定集
合数量为m<=n，则复杂度为O(m*n^2)。 |
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z****e
发帖数: 54598 | 10 也就是通过设置一个值，然后计算两点距离
小于这个值就把这两点连起来，然后这样搞定clustering
然后形成特征向量，建索引，然后通过索引，找到最接近的那个cluster
然后再在cluster里面找到最接近的vector？
这个vector对应的image就是最接近的image？
我前一段在想的是，image的similarity怎么算？
这个zkss下？
threshold |
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w***g
发帖数: 5958 | 11 公司开源也好闭源也好个有各的活法，给公司干的开源也好闭源也好基本上也没太多的
选择。诸位有经验的还是讲讲自己业余写的软件怎么赚钱吧。
我先来抛砖引玉。我最近写了个用来做特征向量快速K-nearest neighbor搜索的软件(
www.kgraph.org)，秒杀各种已有的技术。因为主要是一个算法，没有开源，但是有SDK
可以免费试用。某做社交网站数据分析的公司联系我想用这个（任意一组对象只要给出
一个相似性测度，我都能给非常有效地建一个图，然后可以用各种图算法进行分析），
我给的价是<=10台服务器$10k/year，额外的1k/server/year。对方立刻吓跑。大家不
要笑话我狮子大开口。这个技术市场非常小，即使卖出去一个license，也只够支持我
每年一个月的时间来进行后续开发。究其原因我觉得还是因为有开源免费的
alternative，虽然性能差点，对方估计也就忍了。我有别的工作糊口，本来也没指望
这东西赚钱。而且确实也一分钱没有赚到。下一个软件我肯定不会写这么小众的东西了
，不过要有大侠能给指条明路让已有的东西变钱那我真是感激不尽。
我另外有一个以图搜图的软件，上次贴... 阅读全帖 |
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i**i
发帖数: 52 | 12
：公司开源也好闭源也好个有各的活法，给公司干的开源也好闭源也好基本上也没太多
的选择。诸位有经验的还是讲讲自己业余写的软件怎么赚钱吧。
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：我先来抛砖引玉。我最近写了个用来做特征向量快速K-nearest neighbor搜索的软件(
：www.kgraph.org)，秒杀各种已有的技术。因为主要是一个算法，没有开源，但是有
SDK可以免费试用。某做社交网站数据分析的公司联系我想用这个（任意一组对象只要
给出一个相似性测度，我都能给非常有效地建一个图，然后可以用各种图算法进行分析
），我给的价是<=10台服务器$10k/year，额外的1k/server/year。对方立刻吓跑
。大家不
：要笑话我狮子大开口。这个技术市场非常小，即使卖出去一个license，也只够支持我
：每年一个月的时间来进行后续开发。究其原因我觉得还是因为有开源免费的
：alternative，虽然性能差点，对方估计也就忍了。我有别的工作糊口，本来也没指望
…… |
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N******K
发帖数: 10202 | 13 lz做的是基于特征向量和相似度的搜索算法
你这个相似度属于算法的输入 |
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发帖数: 1 | 15 实对称矩阵的不同特征值所对应的特征向量是正交的
这个非常特别非常有用
but |
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K****n
发帖数: 5970 | 16 我反思了一下，为啥我忍不住来瞎扯。发现了规律 - 这里的人民群众说的东西都很
out dated
PCA - 已经没人用了，求特征向量求逆的东西产品里没法 scale
SVD++ 已经没人用了，factorization machine 和 field-aware factorization
machine 已经综合了所有矩阵分解类算法
还有您老说的 SVM - 已经没人用了，太 tmd 慢了，除非 linear svm，但是 linear
model 我随便选 cost function 就好了
我建议转码农就好好 coding，不要觉得自己在学校里跟教授大爷学的这些 ML 能过面试 |
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c****n
发帖数: 21367 | 17 经脉穴位相当于矩阵的特征向量特征值，解剖看不到不等于不重要... |
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l***y
发帖数: 10 | 18 当然，我并不是说西医万能。现代医学现状的发展我也并不认为是理想的，只是中医的
现有模式我不认为符合系统生物学的解释，也不认为在中医现有模式的基础上对人体的
认识可以向真正的系统论发展。而现代医学从功能生物学基础转向系统生物学和进化生
物学基础，我觉得在将来倒是可以期待水到渠成的。
基本上我对生物学和医学的观点和Evolution and Healing这本书差不多，所以推荐你
看了就明白了，我更极端一些的意见是大多数情况下医学本质上是反自然选择的过程，
这个和过去数十亿年来的进化是完全相悖的，我觉得这才是目前医学将来发展最大的问
题——不在于技术，而在于伦理。
另外，突然想到，一个模型要么建立在观察实验的实证基础上，比如生理课本中的人体
，要么是建立在数理逻辑上的抽象思维，比如矩阵。再复杂的数学模型，也是建立在基
本逻辑基础上的，逻辑是数学的基础（而不是你说的数学是逻辑的基础。。。）。一个
简单的矩阵，也要给出行列秩反矩阵单位矩阵特征向量等的严格定义，给出代数计算方
法，研究矩阵每个性质定理都要给出严格的数学证明，而不是满嘴跑飞机的什么五行相
生相克。。。没有这些严密的逻辑基础，你还想 |
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d**k
发帖数: 114 | 19 就是徐士良写的那本
帮偶看看求实对称矩阵特征值与特征向量的雅克比法
和雅克比过关法的程序名称是CJCBI和CJCBJ么？
如果有第三版的code更好
谢谢 |
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n*****e
发帖数: 17 | 20 很久没接触了，好像有cos的是给dirichlet bc的，matrix是tri-diag |
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m***0
发帖数: 3 | 21 dirichlet bc是tri-diag system,用的是sin transform
neumann bc 也是tri-diag,但是第一行和最后一行的-1变成-2,用cos transform
这个我觉得的应该是cos transform,但是结果不对，我直接用复数的fft,结果又是对的
看来只有用CG了 |
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x*****u
发帖数: 3419 | 23 （linux, c) 要很多次大量的解3x3矩阵的特征值和特征向量，有没有有经验的请推荐
一款速度快的eigenpackage. 谢谢！ |
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d*****y
发帖数: 140 | 25 在用eigs(A,10,'la')计算A的最大的10的特征值的时候，A是对称矩阵，结果中会有许
多0，而且0明显不是A的特征向量，这是咋回事？ |
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w**a
发帖数: 1024 | 26 考虑 G' = G^{-1}
如果K是张量，考虑特征值和特征向量
K必有N个实的特征值。相当于坐标变换。 你可以试试。 |
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c**********a
发帖数: 25 | 27 谢谢jszhb！
我的问题比较复杂一些。不知道可不可以讨论一下。
Z是一个n*p的矩阵。
Z’Z是p*p的矩阵。对应的特征值和特征向量为a_i和v_i.
X=Z(v_1, v_2,...v_p)
X'X=diag(a_1, a_2, ..., a_p)
X'VX
有没有可能比较矩阵X'X和X'VX的主对角线上相应的元素的大小。
万分感谢！ |
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l*8
发帖数: 37 | 29 nod， 是和特征向量关联
特征值是和模态关联的,不是和变量关联的. |
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t********n
发帖数: 1524 | 30 应该可以算出这个symbolic的特征值和特征向量
知道了这个，好像也对求逆没什么帮助啊
你有什么好办法？ |
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b*****n
发帖数: 78 | 31 据我的了解，好像O(N*P^2)是当矩阵只有 P 个非零特征值并且只求前 P 个特征向量的
算法复杂度。 |
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b****d
发帖数: 1311 | 32 两对称正定矩阵乘积未必对称更未必正定。但是所有特征值都为正实数。
所以在某种内积下（比如选特征向量组成的一组基为正交基）可以是正定的。 |
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N**D
发帖数: 10322 | 33 depend on definition of matrix smooth,
my wildest guess. |
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G********n
发帖数: 615 | 34 By smooth I mean
A(x_1, ... ,x_n) = ( a_{ij}(x_1, ..., x_n) )
where a_{ij}(x_1, ..., x_n) are smooth functions on x_1, ..., x_n. |
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G********n
发帖数: 615 | 35 If the matrix is analytic, it is known that eigenvalues and eigenvectors are
analytic too. |
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B****n
发帖数: 11290 | 36 大部分情況下肯定是平滑的 比方說特徵值是多項式的解 係數是矩陣元素的平滑函數
根據隱函數定理 大致上可知在非singular的情況下 解是平滑的 |
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H*********r
发帖数: 659 | 37 where to learn this concept? I only learned numerical linear algebra
are |
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G********n
发帖数: 615 | 38 Thank you.
But I need a result for ALL symmetric matrices...
根據隱函數定理 大致上可知在非singular的情況下 解是平滑的 |
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g****t
发帖数: 31659 | 39 就是隐含数定理啊,找本matrxi analysis书就可以看到了.
Thank you.
But I need a result for ALL symmetric matrices...
根據隱函數定理 大致上可知在非singular的情況下 解是平滑的 |
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G********n
发帖数: 615 | 40 隐函数定理只对siple eigenvalue有用
如果有重数就不行了 |
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z***c
发帖数: 102 | 41 连续性没问题，不过光滑性就不一定了。比方说考虑x^2=a这个方程，当a从正数变为负
数的时候根从实
轴跑到虚轴拐了一个直角的弯。我觉得没重根的时候是光滑的，有重根就不光滑了。 |
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l********e
发帖数: 3632 | 42 不一定differentible
但是连续性正如你自己所说：simple root自然连续。多重的话，都重复了，当然还是
连续啦。 |
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a****t
发帖数: 720 | 44 有重根的对称方程codimension 2， measure 0，可以assume 无重根。 |
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g****t
发帖数: 31659 | 45 隐函数定理本来就是个判断local连续或者可微的定理.
如果要找global性质.当然不行了.
如果要看多项式防城对系数的全局性变化,我记得是很难的事情.
如果系数是单参数决定的.可以画根轨迹.
多参数的,那就没办法了.
隐函数定理只对simple eigenvalue有用
对多重特征值就不行了 |
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f*******a
发帖数: 663 | 46 最近研究一个问题，最终的形式可表述为：
已知M维列矢量a_i, i = 1, 2, ..., N (N <= M)且 彼此正交（其实就是一个M维正交
阵的前N个列矢量）
存在正交矩阵B满足 B * a_i = a_i
求B的通解。
找了线代看了特征值相关两章，没有明确的思路。如能提供相关思路或参考资料，不胜
感谢！ |
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c*******h
发帖数: 1096 | 47 maple
做好心里准备，算出来的特征值三屏都显示不完，特征向量也是 |
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c*******h
发帖数: 1096 | 48 maple
做好心里准备，算出来的特征值三屏都显示不完，特征向量也是 |
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