M = ( 1 -4 2 ) 2 -2 -2 问题是证明特征向量与Python是正交的？ 这就是我所尝试的:首先，我找到特征向量。
浏览 20提问于2021-05-07得票数 1
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我计算了一个很大的矩阵M，它有很多退化的特征向量(不同的特征向量具有相同的特征值)。我用QR分解来确定这些特征向量是正交的，所以Q是M的正交特征向量，Q^{-1}MQ = D，其中D是对角矩阵。现在我想检查D是否是真正的对角线矩阵，但是当我打印D时，这个矩阵太大，不能全部显示，那么我怎么知道它是否是真正的对角线矩阵呢？
浏览 7提问于2017-05-10得票数 14
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由于矩阵是酉的，它的特征向量被认为是一个正交基。if op.data is unitary, actually yields 2.3337334181537826e-15, which is ine我不认为这是由于某种数值近似，因为最后的标量积是相当大的。
我不认为这是由于某种共轭，我会忘记。作为理智检验，我确保v_i和v_j确实是op的特征向量，这意味着它们是
浏览 7提问于2022-11-28得票数 1
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考虑一个实对称矩阵(s,u)=scipy.linalg.eigh(A)
如果A有重复的特征值，则u的列不一定是正交的。在python中获得正交特征向量的最有效的方法是什么？
浏览 3提问于2016-03-24得票数 1
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对于这个圆柱体，我们用主成分分析来计算它的质心和特征向量。obj.getPose()会构造出它的新姿态，在重新计算之后，它是新的特征向量和质心位置(然后应该是(0,0,0))。
浏览 4提问于2016-01-13得票数 0
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或者我们这样做只是为了把它变成罗利商的形式，这样我们就可以使用特征值来找到与矩阵相关的最大特征向量？(它也是最大的向量)
为什么我们首先想要最大的向量呢？在我们的变换轴上，我们是否只显示了每个维度的最大方差？难道我们不想转换所有的点，并尝试看到一些相关性吗？
浏览 1提问于2015-07-15得票数 0
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我注意到，当使用lapack子例程ZHEEVD (或ZHEEV)时，特征向量矩阵排列与特征值排序不对应。举个例子，我的意思是：如果需要，我可以提供一个示例，但问题很简单:是否有某种方法可以重新排列特征向量矩阵，以便(其中H是对称实数矩阵，v_i是与特征值E_i相关的特征向量)特征值-特征向量在Lapack子例程中是否对应？
浏览 4提问于2014-08-07得票数 1
对于矩阵的特征分解，左、右特征向量应该是正交的。利用scipy.linalg.eig，我测试了把这个问题作为一个标准的特征值问题和一个一般的特征值问题来解决。标准特征值问题返回的左/右特征向量是正交的，通过计算它们的点积来验证。一般特征值问题返回的左/右特征向量互不正交。摘要：evals, evecs_l, evecs_r = scipy.linalg.eig(M, N, left=True, right=Tr
浏览 0提问于2018-02-13得票数 0
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特征值和特征向量的有效排序方法
、、、、
我如何分类特征值和相应的特征向量？(为了最终提取最大特征值和对应的vec)，是否可以进行类似Python中常见的构造？
浏览 0提问于2019-05-27得票数 1
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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
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我有一块木块的点云。我找到了那个点云的质心。现在，我正在尝试使用点云库来查找主组件和方向。下面是我尝试过的代码。如果你不懂什么就纠正我。 Eigen::Matrix3f covariance_matrix;
Eigen::Vector3f eigen_values;
pcl::compute3DC
浏览 1提问于2015-02-24得票数 2
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对应的特征向量是(1;-1)和(1;1)。1,2]) 0.70711 0.70711
0 3
为什么特征向量是倍频程
浏览 0提问于2014-04-07得票数 4
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R中奇异值分解的再现
、、、
这个U矩阵的某些元素与svd()函数中的U矩阵有不同的符号：U2 <- eigen(AAT)$vectors
所以我的问题是，为什么U矩阵与我从零开始计算它的时候不同
浏览 3提问于2016-09-09得票数 0
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我尝试用zgeev对角化一个矩阵，它给出了正确的特征值，但是特征向量不是正交的。0.99999999999999978,0.0000000000000000)( 0.99999999999999978,0.0000000000000000)( 0.78160853028734012,0.0000000000000000)
(-0.61215226207528295,0
浏览 1提问于2017-02-07得票数 0
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到目前为止，我了解到，矩阵的特征向量意味着向量按特征值的比例乘以该矩阵时旋转和缩放的方向。因此，与最大特征值相关联的特征向量定义了最大旋转的方向。据我所知，沿着主成分，变化最大，重建误差最小。我不明白的是：除了教程之外，我还复习了这里的其他答案，包括和。但我还是不明白。
浏览 2提问于2017-11-30得票数 2
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我的理解是，主成分(即协方差矩阵的特征向量)总是相互正交的。所以我认为，对于我的情况，如果我画出我从随机数据中得到的特征向量，也是正交的。但事实并非如此。他们的方向总是大致不同的。60度，而不是我所期望的90度。请看下面的图片，红色是学习PCA的特征向量，绿色是我自己代码中的特征向量。奇怪的是，最后两条线，我检查这两
浏览 11提问于2021-12-18得票数 1
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我试图编写代码来计算对称矩阵的eign向量和eign值。我知道如何用笔和纸计算evalues，但是我有点困惑于！我是一个初学者，所以我可能是错误的解释api参数。 char jobz='V',uplo='U';// lapack_int lda=3,n=3,info=8;
double w[3],work[3];
3,2,
浏览 7提问于2015-09-01得票数 1
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我用Python编写了一些代码，使用返回的矩参数将椭球体与三维数据相匹配。基本上，我所做的就是从区域道具中得到“惯性张量”，我把它输入，得到特征向量和特征值。这些特征向量是正交的单位向量，用来描述与我的数据相吻合的椭球的长轴和短轴(我认为)。我从Matlab的regionprops3函数中删除了这个想法--我的线性代数课在十多年前，我对它几乎没有记忆。我需要旋转椭球体，使长轴与第一特征向量(而不是x轴)对齐，并将长轴旋转到第二和第三特征向量(而不是y和
浏览 9提问于2022-06-03得票数 0
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