首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

PLU (LUP)分解失败,主对角线上为零

PLU (LUP)分解是一种矩阵分解的方法,用于解决线性方程组和矩阵求逆的问题。在PLU分解中,矩阵被分解为一个置换矩阵P、一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积。

当主对角线上存在零元素时,PLU分解可能会失败。这是因为在进行分解过程中,需要进行行交换操作,而当主对角线上存在零元素时,无法进行行交换,导致分解失败。

主对角线上为零的情况可能出现在多种情况下,例如矩阵中存在线性相关的行或列,或者矩阵本身就是奇异矩阵。在这种情况下,PLU分解无法进行,需要使用其他方法来解决线性方程组或矩阵求逆的问题。

对于这种情况,可以考虑使用其他矩阵分解方法,如LU分解、QR分解或Cholesky分解等。这些方法在不同的情况下具有不同的适用性,可以根据具体问题选择合适的方法。

腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务,包括计算、存储、数据库、人工智能等领域。在处理矩阵分解和线性方程组求解问题时,可以考虑使用腾讯云的弹性计算服务、云数据库等相关产品。具体产品信息和介绍可以参考腾讯云官方网站的相关页面。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

线性代数整理(三)行列式特征值和特征向量

对于二阶方阵来说,它的行列式的值为主对角线上的乘积减去非对角线上的乘积。 反过来,则 ? ,由此,我们可以看出 ? 行列式表示向量组在空间中形成的有向体积 ?...对角矩阵D(只有主对角线上的元素元素,其他位置上的元素都为0) 但是这个高斯-约旦消元法跟之前讲线性系统时候的有所不同,它不能进行归一化操作。...矩阵的LDU分解PLU分解,PLUP分解 LDU分解 之前我们讲过矩阵的LU分解,将一个矩阵分解成了一个单位下三角矩阵L和一个上三角矩阵U ?...我们可以看到D是一个对角矩阵。此时 ? PLU分解 我们再来看一个矩阵的高斯消元的过程 ? 此时它的这两步操作的初等矩阵的逆矩阵L ?...由此可见,对角矩阵的特征值是其对角线上的元素 同理,如果A是一个上三角矩阵,它的行列式 ? 那么 ? 的行列式 ?

2.6K10

正负定矩阵

由于 必然与一个实对角 相似,即 ,则 是正定矩阵当且仅当 的对角线上的元素都是正的。 的所有顺序主子式都是正的。...存在唯一的下三角矩阵 ,其对角线上的元素全是正的,使得: 。其中, 是 的共轭转置。这个分解称为科列斯基(Cholesky)分解。...半正定矩阵 在实数域下,一个 的实对称矩阵 是正定的,当且仅当对于所有的非实系数向量 都有 在复数域下,一个 的埃尔米特矩阵 是正定的当且仅当对于每个非的复向量...由于 必然与一个实对角 相似,即 ,则 是正定矩阵当且仅当 的对角线上的元素都是非负的。 的所有顺序主子式都是非负的。...存在下三角矩阵 ,其对角线上的元素全是非负的,使得: 。其中, 是 的共轭转置。这个分解称为科列斯基(Cholesky)分解

1.5K10
  • 「Workshop」第十七期 奇异值分解

    A的迹是所有特征值之和,它等于对角线元素之和,这可以用来作为特征值求解的初步验证。接下来求解每个特征值对应的特征向量: ? 容易判断空间的基是: ?...那么(-1,1)便是特征值2的特征向量。基向量中的x轴同样在变换的过程中也留在其张成空间里,基向量(1,0)是特征值3的特征向量。 ? ? 对角分解 给定一个大小 ? 的矩阵 ?...(是方阵),其对角分解可以写成 ? [公式] 其中, ? 的每一列都是特征向量, ? 对角线上的元素是从大到小排列的特征值,若将 ? 记作 ? ,则 ? [公式] ? [公式] ?...是一个对称矩阵时,则存在一个对称对角分解,即 ? [公式] 其中, ? 的每一列都是相互正交的特征向量,且是单位向量, ? 对角线上的元素是从大到小排列的特征值。 当然,将矩阵 ? 记作 ?...假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵,那么我们定义矩阵A的SVD: A=UΣVT 其中U是一个m×m的矩阵,Σ是一个m×n的矩阵,除了对角线上的元素以外全为0,对角线上的每个元素都称为奇异值,V是一个

    1.1K20

    python3-特征值,特征分解,SVD

    1.设An阶矩阵,若存在常数λ及n维非向量x,使得Ax=λx,则称λ是矩阵A的特征值,x是A属于特征值λ的特征向量。...A的所有特征值的全体,叫做A的谱,记为λ(A) 2.特征分解(Eigendecomposition),又称谱分解(Spectral decomposition)是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法...需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。 一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。 令 A 是一个 N×N 的方阵,且有 N 个线性无关的特征向量 。这样, A 可以被分解: ?...其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵,Σ是一个对角阵,每个对角线上的元素就是一个特征值。这里需要注意只有可对角化矩阵才可以作特征分解。...只有对角线上有非0元素的矩阵称为对角矩阵,或说若一个方阵除了对角线上的元素外,其余元素都等于,则称之为对角阵。 特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法,但是它只是对方阵而言的 ? ? ? ?

    1.6K21

    灰太狼的数据世界(四)

    a = np.zeros((3, 4)) a[1, 2] = 12 a[2, 2] = 22 print(a) print(ss.csc_matrix(a))我们可以在创建的ndarry里面找出不为的值和他的位置...reshape([3, 3]) print(t) tm = np.tile(t, [3,2]) print(tm) 将t映射到【3,2】上 block_diag函数 block_diag函数可以创建一个 广义“对角线...p,l,u = lu(A) print("p = {}".format(p)) print("l = {}".format(l)) print("u = {}".format(u)) print("plu...要求解线性方程组Ax=b 其中对称正定矩阵 又叫平方根法 是求解对称线性方程组常用的方法之一 那么可通过下面步骤求解 (1)求的Cholesky分解,得到A=LLT (2)求解Ly=b,得到y (3...方阵里面的向量是正交的 Σ是一个M×N的对角矩阵 除了对角线的元素其他都是0 对角线上的值称为奇异值 VT(V的转置)是一个N×N的矩阵 被称为右奇异向量 方阵里面的向量也都是正交的 from scipy.linalg

    81011

    AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

    对角矩阵 对角矩阵(diagonal matrix)是一个对角线之外的元素皆为0的矩阵,常写diag(a1,a2,…,an) 。...对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种,值得一提的是:对角线上的元素可以为 0 或其他值,对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵;对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。...特征值 设An阶矩阵,若存在常数λ及n维非向量x,使得Ax=λx,则称λ是矩阵A的特征值,x是A属于特征值λ的特征向量。 一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。...如果A的所有特征向量用x1,x2 … xm来表示的话,那么Q可以表示: , 其中x是n维非向量。 Λ 是对角矩阵,其对角线上的元素对应的特征值,也即Λii=λi。...之前讲了 Λ 是对角矩阵,其对角线上的元素对应的特征值,也即Λii=λi。 也就是 这些特征值表示的是对向量做线性变换时候,各个变换方向的变换幅度。

    61220

    AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

    对角矩阵 对角矩阵(diagonal matrix)是一个对角线之外的元素皆为0的矩阵,常写diag(a1,a2,…,an) 。...对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种,值得一提的是:对角线上的元素可以为 0 或其他值,对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵;对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。...特征值 设An阶矩阵,若存在常数λ及n维非向量x,使得Ax=λx,则称λ是矩阵A的特征值,x是A属于特征值λ的特征向量。 一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。..., 其中x是n维非向量。 Λ 是对角矩阵,其对角线上的元素对应的特征值,也即Λii=λi。也就是 ? 这里需要注意只有可对角化矩阵才可以作特征分解。比如 ? 不能被对角化,也就不能特征分解。...之前讲了 Λ 是对角矩阵,其对角线上的元素对应的特征值,也即Λii=λi。也就是 ? 这些特征值表示的是对向量做线性变换时候,各个变换方向的变换幅度。

    74230

    AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

    对角矩阵 对角矩阵(diagonal matrix)是一个对角线之外的元素皆为0的矩阵,常写diag(a1,a2,...,an) 。...对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种,值得一提的是:对角线上的元素可以为 0 或其他值,对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵;对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。...特征值 设An阶矩阵,若存在常数λ及n维非向量x,使得Ax=λx,则称λ是矩阵A的特征值,x是A属于特征值λ的特征向量。 一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。...如果A的所有特征向量用x1,x2 … xm来表示的话,那么Q可以表示: , 其中x是n维非向量。 Λ 是对角矩阵,其对角线上的元素对应的特征值,也即Λii=λi。...之前讲了 Λ 是对角矩阵,其对角线上的元素对应的特征值,也即Λii=λi。 也就是 这些特征值表示的是对向量做线性变换时候,各个变换方向的变换幅度。

    68511

    转录组表达矩阵为什么需要成分分析以及怎么做

    协方差矩阵可以度量维度与维度之间的关系,矩阵对角线上的值是各个维度上的方差(信息),其他值是两两维度间的协方差(相关性)。...让不同维度之间相关性最小,即让协方差矩阵中的非对角线元素基本--矩阵对角化(线性代数)。...对角化后的矩阵,对角线上是协方差矩阵的特征值,既可表示各维度的新方差,又可代表各维度去躁后本身该具有的信息强度,完成了去躁声的工作。...对角化后的矩阵,对角线上较小的新方差就是要去除的冗余维度,只保留较大的新方差(信息)的维度,完成去冗余的工作。...将这些样本组织成样本矩阵的形式,即每行为一个样本,每一列一个维度(如基因表达量),得到样本矩阵S: ? 将样本矩阵进行中心化,即保证每个维度的均值,让矩阵的每一列除以减去对应的均值即可。

    8.2K51

    ML算法——线代预备知识随笔【机器学习】

    将普通矩阵分解奇异向量和奇异值,对于一个m x n的矩阵A,其奇异值分解可以表示: A = UΣV^T 其中,U是一个m x m的正交矩阵,Σ 是一个m x n的矩阵,其对角线上的元素称为奇异值,...Σ对角线上的元素被称为A的奇异值。 U的列向量:左奇异向量 V的列向量:右奇异向量 对角阵不是方阵,这说法头一次见,如何确定Σ的元素?...如何确定Σ对角线位置? 【这里我反复被网上的对角阵可以不是方阵?非方阵如何确定对角线位置?...若矩阵A可以通过正交变换法实现相似对角化 x^TAx=Λ 、A=xΛx^T ,那么: u = x Σ = Λ V^T = x^T 此时,奇异值分解结果与正交变换法实现的相似对角化完全一致。...在数据白化之后,数据的均值和方差都为,并且各维度之间的相关性。这有助于消除数据中的冗余信息。数据白化还可以提高算法的收敛速度和训练效果。

    24920

    矩阵求逆的几种方法总结(C++)

    矩阵求逆运算有多种算法: 伴随矩阵的思想,分别算出其伴随矩阵和行列式,再算出逆矩阵; LU分解法(若选元即为LUP分解法: Ax = b ==> PAx = Pb ==>LUx = Pb ==> Ly... = Pb ==> Ux = y ,每步重新选元),它有两种不同的实现; A-1=(LU)-1=U-1L-1,将A分解LU后,对L和U分别求逆,再相乘; 通过解线程方程组Ax=b的方式求逆矩阵。...分解 35 void LUP_Descomposition(double A[N*N],double L[N*N],double U[N*N],int P[N]) 36 { 37 int...因为LUP分解算法已将其改变 184 double *A_mirror = new double[N*N](); 185 double *inv_A=new double[N*N]();...LU分解法:此法主要是分解过程耗时,求解三角矩阵的时间复杂度是O(n2),分解过程是O(n3),总体来说和高斯消元法差不多,但是避免了高斯消元法的元素0的过程。

    10.4K10

    【读书笔记】之矩阵知识梳理

    向量和矩阵的一些性质 矩阵的转置(transpose):矩阵的转置就是将矩阵验证左上角至右下角的对角线轴的一个镜像。表示成: ?...单位矩阵和逆矩阵 单位矩阵(identity matrix):对角线都是1,其余都是0的矩阵。 ? 逆矩阵( matrix inversion ):满足如下条件的矩阵称为逆矩阵。 ?...特殊的矩阵和向量 对角矩阵(Diagonal matrices):是一个对角线之外的元素皆为0的矩阵。...特征分解 特征向量(eigenvector):方阵A的特征向量是指与A相乘后相当于对该向量进行缩放的非向量v。λ则被称为这个矩阵A的特征值(eigenvalue) ?...矩阵D的伪逆,是对其非元素取到数之后转置得到的。 ? 矩阵的迹操作 矩阵的迹(Trace):矩阵对角线上所有元素的和称为矩阵的迹。表示: ? 迹的一些性质: ? ?

    88620

    深入了解深度学习-线性代数原理(一)

    ---- 特殊类型矩阵和向量 对角矩阵(diagonal matrix):是一个对角线之外的元素皆为0的矩阵,常写diag(a1,a2,...,an) 。...对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵;对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。(并非所有的对角矩阵都是方阵,长方形的矩阵也可能是对角矩阵。) ?...对称矩阵(Symmetric Matrices)是指以对角线对称轴,各元素对应相等的矩阵,即 ? 当某些不依赖参数顺序的双参数函数生成元素时,经常出现对称矩阵。...奇异值分解是将矩阵分解奇异向量和奇异值,每个实数矩阵都有奇异值分解,但不一定有特征分解。 奇异值分解将矩阵分解三个矩阵: ? Am*n的矩阵,Um*m的矩阵,V是一个n*n的矩阵。...U和V都为正交矩阵,D对角矩阵,但不一定为方阵。 对角矩阵D对角线上的元素称为矩阵A的奇异值,矩阵U的列向量称为左奇异向量, 矩阵V的列向量称右奇异向量。

    1.5K20

    机器学习数学基础:从奇异值分解 SVD 看 PCA 的成分

    简化形式 如果将这些特征 先分别中心化,即每列元素减去该列的平均值,再按列组装成矩阵 ,那么此时的协方差矩阵可以简写, 接下来我们用两种方法来得到 PC。...这里需要注意的是,这些特征向量和特征值不是随便排列的,例如,特征值在 对角线上是按从大到小排列的。 然后,我们可以将数据投影到这些 PC 上去,即 。...此时,我们再计算一下新特征间的协方差矩阵, 新特征的协方差矩阵是对角矩阵,而且,对角线上的方差是从大到小排列的,这重要吗?...,当看,因此是个对角矩阵。...我们只知道现在确实已经去除了新特征之间的线性相关性(协方差)。但是,得到的新坐标 到底什么东西呢?它跟原来的特征矩阵到底什么关系呢?不知道大家会不会有这些疑问呢?

    59620

    教程 | 从特征分解到协方差矩阵:详细剖析和实现PCA算法

    矩阵分解最常见的是特征分解(eigen-decomposition),即我们将矩阵分解一系列的特征向量和特征值。 成分分析(PCA) PCA 是一种寻找高维数据(图像等)模式的工具。...根据上述推导,我们发现达到优化目标就等价于将协方差矩阵对角化:即除对角线外的其它元素化为 0,并且在对角线上将特征值按大小从上到下排列。...协方差矩阵作为实对称矩阵,其主要性质之一就是可以正交对角化,因此就一定可以分解特征向量和特征值。 当协方差矩阵分解特征向量和特征值之后,特征向量表示着变换方向,而特征值表示着伸缩尺度。...在上面的协方差矩阵中,1.07 和 0.64 分别代表变量 x 和变量 y 的方差,而副对角线上的 0.63 代表着变量 x 和 y 之间的协方差。...如下图所示,如果协方差负值,那么变量间就成负相关性。 ? 注意如果变量间的协方差,那么变量是没有相关性的,并且也没有线性关系。

    4.6K91

    SVD分解及其应用

    其本质就是找到将任何一个矩阵对角分解的两组标准正交的基底,同时对应的奇异值反映了对应基底变换的性质,0表示对应的维度缺少信息,越大表明对应的维度容纳的信息方差越大。...σ\sigma不为0的情况,中间的分解考虑了奇异值σ\sigma0的情况,最后的分解拆成了rr个列向量与行向量的乘积。...同时,如果矩阵的秩rr,那么行空间、空间、列空间、左空间的示意与转换如上图所示。...然后分别以这两组正交且单位化的V,UV,U基,SS中包含了他们的比例系数,构建了对角化的矩阵SS,实现了对角化解耦的线性变换。...A=QHRA=QHR,QQ是标准正交的,RR对角线上是1,HH是对角化的上面存放着高度hih_i。 A=LDUA=LDU,L,UL,U的对角线上是1,元存放在DD中。

    2.6K60

    SVD奇异值分解 中特征值与奇异值的数学理解与意义

    特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式: A=Q\Sigma Q^{-1} 其中 Q 是这个矩阵 A 的特征向量组成的矩阵, Σ 是一个对角阵,每一个对角线上的元素就是一个特征值。...), Σ 是一个N * M的矩阵(除了对角线的元素都是0,对角线上的元素称为奇异值), V^T 是一个N * N的矩阵,里面的向量也是正交的,V里面的向量称为右奇异向量) 那么,我们有 AA^...Sigma) V^T 这也就是说, U 的列向量(左奇异向量),是 AA^T 的特征向量;同时, V 的列向量(右奇异向量),是 A^TA 的特征向量;另一方面, M 的奇异值( Σ 的非对角元素...)则是 AA^T 或者 A^TA 的非特征值的平方根。...具体例子可以看参考链接2 奇异值与成分分析(PCA) PCA的原理可以理解对原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴,第一个轴是使得方差最大的,第二个轴是在与第一个轴正交的平面中使得方差最大的,第三个轴是在与第

    2.1K20

    深度学习中的数学(二)——线性代数

    :是一个对角线之外的元素皆为0的矩阵。...对角线上的元素可以为0或其他值。单位矩阵:它是个方阵,从左上角到右下角的对角线(称为主对角线)上的元素均为1。除此以外全都为0。矩阵:矩阵即所有元素皆为0的矩阵。...对称矩阵:是指以对角线对称轴,各元素对应相等的矩阵。...下三角阵:对角线及下面有值,上面没值 正交阵:P的逆等于P的转置或P的转置乘以P等于单位阵I 代码实现: import numpy as np import torch # 对角矩阵 a = np.diag...如果P是正交阵(P的转置乘P=单位阵),得到的B就是斜对角阵,对角线上的值就是A的特征值。 可以用此公式对角化一个矩阵。

    78930

    掌握机器学习数学基础之线代(二)

    对角矩阵(diagonal matrix):只在对角线上含有非元素,其他位置都是。形式上,矩阵 是对角矩阵,当且仅当对于所有的 特殊的:单位矩阵是对角元素全部是 1的对角矩阵。...特征分解以及其意义 许多数学对象可以通过将它们分解成多个组成部分,或者找到它们的一些属性而更好地理解,这些属性是通用的,而不是由我们选择表示它们的方式引起的。 例如:整数可以分解质数。...特征分解的重要应用--PCA(成分分析): 举个栗子:机器学习中的分类问题,给出178个葡萄酒样本,每个样本含有13个参数,比如酒精度、酸度、镁含量等,这些样本属于3个不同种类的葡萄酒。...矩阵 U 和 V 都被定义正交矩阵,而矩阵 D 被定义对角矩阵。注意:矩阵 D 不一定是方阵。...对角矩阵D 的伪逆D+ 是其非元素取倒之后再转置得到的。

    75280

    Deep Learning(花书)教材笔记-Math and Machine Learning Basics(线性代数拾遗)

    2) \(L^1\) Norm 但是二范式在点附近增长很慢,而且有的机器学习应用需要在点和非点之间进行区分,此时二范式显得力不从心,所以我们可以选择一范式,即\(L^1\) norm,其表达式:...这里并没有说必须是squre matrix(方阵),所以对角矩阵不一定是方阵,rectangle matrix也有可能是对角矩阵(只要对角线上不为0,其余部分都为0)。...SVD分解后的矩阵表达式如下: \[A=UDV^T\] 假设A是一个m×n矩阵,那么U定义m×m矩阵,D是m×n矩阵,V是n×n矩阵。...矩阵A的非奇异值是矩阵\(AA^T\)或者\(A^TA\)的平方根。 矩阵D是diagonal matrix,注意不一定是方阵。D对角线上的即为矩阵A的奇异值(singular value)。...Trace Operator(迹) trace运算符是将矩阵对角线上的所有元素求和,即\(Tr(A)=\sum_iA_{i,i}\)

    1K30
    领券