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如何在MuPAD中计算特征向量
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我正在使用Mupad计算机代数系统，试图计算一个称为A的3X3矩阵的特征向量。其中一个使用线性代数包来计算它： export(linalg);
float(eigenvectors(A)); 而另一个是用数字计算的： numeric::eigenvectors(A) 我不会发布这些操作的结果我的问题是，使用这两种方法似乎都不能清晰地输出实际的特征向量，并且当我将结果与在线计算器(如here和here )进行比较时，MuPAD<
浏览 32提问于2019-09-29得票数 0
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但我不知道如何在一组变量(如mu(1)、mu(2)、mu(3)、.、mu(c) )上定义函数。谢谢我还附上了计算步骤(模糊c-均值)的图片.
浏览 3提问于2012-12-04得票数 1
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我有一个矩阵，如这个例子(我的实际矩阵可以大得多) 0 0.5 0;只有两个线性无关的特征值(特征值-1是重复的我知道如何使用符号数学工具箱中的Matlab的函数，但我更喜欢为数字输入设计的东西(实际上，对于大型矩阵，jordan失败了两个输出：“MuPAD命令中的错误:相似性矩阵太大”)。我不需要Jordan规范形式，它在数值环境中是众所周知的不稳定的，只是一个广义特征向量的矩阵。是否有一个函数
浏览 4提问于2013-09-03得票数 11
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是否有办法使用实际符号(如平方根符号而不是写"sqrt()“和积分和和/积符号代替”整“、”和“等)。就像数学一样？
浏览 7提问于2015-05-16得票数 0
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想象一下，我在path 'C:\projectFolder\ABC\abc\'的路上有一个mupad笔记本电脑'C:\projectFolder\ABC\abc\'。');因此，它初始化一个符号引擎并执行Mupad脚本。但是Mupad脚本需要知道在哪里可以找到这个过程。因此，我可以在带有文件->Properties->启动命令的Mupad中定义一些启动命令(或启动脚本)，
浏览 4提问于2015-08-03得票数 3
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我试图提高对特征向量中心性的理解。这个非常有用，特别是当与一起阅读时。但是，当我使用evcent(graph_from_adjacency_matrix(A))时，结果是不同的。
浏览 9提问于2022-01-18得票数 2
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我正在尝试计算MuPAD中的一些矩阵乘法。输出使用sigma作为矩阵元素的占位符，因为它们是长表达式(我假设这是原因)。有没有办法让MuPAD将各个矩阵元素显示为(在我的例子中)指数函数，而不管表达式的长度有多长？T1 := matrix([[exp((J+B/2)/T),exp(-(J+B/6)/T)],[exp((-
浏览 6提问于2014-03-18得票数 2
我正在寻找一种机器学习方法来为给定的特征向量找到最可能的类标签(具有概率值)。我有一个n类的训练集，大多数特征向量都由布尔值组成。到目前为止，我一直在考虑计算特征的True值的数量并进行归一化(例如，对于m=，特征的值为True的训练样本的数量，n=训练样本的数量。feat_val=m/n)它为一个类创建一个代表性特征向量。一旦创建，类表示向量和给定特征向量之间的相似性度量，如余弦距离或核距离。有没有人能建议这种方法是否值得实施？
浏览 1提问于2018-04-16得票数 0
我想问一些关于特征向量中心性的问题。我必须使用幂迭代来计算特征值。v = w/lamda;
当我得到单个特征值时，我困惑于使用我得到单个特征值来计算特征向量分数。例如，在我计算特征值的代码中，我得到主导特征值= 78.50。有了这个特征值分数，我想要计算特征向量分数。通常，我们总是使用代码来计算特征值和特征向量，例如: U，V= eig(data_matrix)；但是，该代码的结果：
v
浏览 2提问于2012-12-06得票数 1
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我有一个对称的3*3矩阵，A： A = np.mat("1, 2, 1; 2, 5, 0; 1, 0, 5") 我已经计算了A的特征值，即0，6和5。现在我被告知A有以下三个特征向量，并要求我找到相应的三个特征值。我如何在Python中做到这一点？np.array([[-5],[2], [1]]) v3=np.array([[1],[2], [1]]) 然后，我必须证明这三个特征向量是线性独立的，我也不知道如
浏览 6提问于2019-12-18得票数 0
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计算图像段的特征向量(超像素)
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对于像对图像进行聚类或分类这样的任务，我们通常将图像转换为数字特征向量。现在，我不需要计算整个图像的特征向量，而是为图像的片段(不受限于矩形段)生成特征。现在，我想为每个片段生成特征(区域大小、位置、颜色、形状和纹理特征)，如第5.3节所述
在python中是否有现有的库可以帮助我生成这些特性，给出一个图像和片段的掩码？
浏览 7提问于2016-05-06得票数 3
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我的目标是在不求逆的情况下找到可对角化的非对称矩阵m的右和左特征向量，但它们仍然是相互正交的/从?在R中，eigen(m)$vectors默认提供右特征向量。一种经常提出的解决方案是通过运行eigen(t(m))$vectors来找到左边的。我如何在R(或Python)中实现它？我见过这个示例，它强调以相同的效率计算左和右特征向量，但它是用Mathematica编写的。我该如何翻译这个例子？总体目标是找到由左右特征向量的外积组成的特征投影。
浏览 15提问于2021-11-27得票数 1
我正在尝试使用python计算许多3x3矩阵的特征向量。我的python代码是基于Mathematica的代码，它使用了Eigenvector[]函数。我尝试使用numpy和scipy中的eig()函数，大多数时候，在mathematica和python中计算的特征向量是相同的。然而，在python中计算的特征向量与在mathematica中计算的特征向量在符号上是相反的。 我已经尝试使用numpy和scipy来计算
浏览 87提问于2019-06-20得票数 5
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我试图计算这种形式的矩阵的符号特征值和向量。[ c, b, e]在matlab中(用包含x、y、z的表达式替换a、b、c等)。但是，当矩阵只有两个离对角元为零时(如示例中所示)，程序无法找到特征向量，而是可以找到特征向量(这是预期的，因为它是三次多项式)。特征值的表达式当然是相当繁忙的。当我试图计算特征向量时，它给出了误差
Warning: basis of eigenspace for eigenvalue - 1&#x
浏览 3提问于2012-11-29得票数 2
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MATLAB:绘制质心
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我的主要问题是给定一个特征质心，如何在MATLAB中绘制它？
更详细地说，我有一个NxNx3图像(一个RGB图像)，我获取4x4块并计算每个块的6-dimensional特征向量。我将这些特征向量存储在Mx6矩阵中，在该矩阵上运行kmeans函数并获得kx6矩阵中的质心，其中k是聚类的数量，6是每个块的特征数量。我如何在我的图像中绘制这些中心簇，以便可视化算法是否按我希望的方式执行？或者如果任何人有任何其他方法/建议，关于如
浏览 6提问于2010-04-16得票数 2
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如果我想在Matlab中绘制y=1/x的图表，我可以使用以下代码：Y=1./x;
Y=f(X);不幸的是，我在这里犯了一个错误
MuPAD命令中的错误:除以零。如何使其工作，以便在发生除以零的情况下返回Inf，就像在a=6/0;表格的常规计算中一样。
浏览 4提问于2015-09-04得票数 0
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我想要计算总体标准差(也就是说，我想要分母n，而不是n-1，如回顾的)。example = [0.555158185377949 0.572544871140911 0.566844451709150 0.585793022458150 0.5778773634029460.582162844985863 0.576409646607226 0.583718583332482 0.577417064869028]
std(example)
浏览 4提问于2015-10-28得票数 1
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