R:对对称矩阵中的特定元素求和
对称矩阵是指矩阵的主对角线两侧的元素相等的矩阵。特定元素求和即指对称矩阵中某一行或某一列的元素进行求和。
对称矩阵中特定元素求和的步骤如下：
- 确定要求和的行或列。
- 遍历该行或列的元素，并将其累加求和。
对称矩阵中特定元素求和的优势在于可以快速计算某一行或某一列的元素之和，而无需遍历整个矩阵。
应用场景： 对称矩阵中特定元素求和的应用场景较为广泛，例如在图像处理中，可以利用对称矩阵求和的方式计算图像的灰度值或颜色通道的像素值之和。在机器学习和数据分析领域，对称矩阵的特定元素求和也常用于计算特征向量或相关系数等。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了多种云计算相关产品，以下是其中一些与矩阵计算相关的产品和链接地址：
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：腾讯云弹性MapReduce（EMR）是一种大数据处理和分析的云服务，可以用于处理包括对称矩阵在内的大规模数据集。详情请参考：腾讯云弹性MapReduce（EMR）
- 腾讯云人工智能机器学习平台（AI Lab）：腾讯云人工智能机器学习平台（AI Lab）提供了丰富的机器学习和数据分析工具，可以用于对对称矩阵中的特定元素进行求和和处理。详情请参考：腾讯云人工智能机器学习平台（AI Lab）
请注意，以上仅为腾讯云提供的部分相关产品，更多产品和详细信息请参考腾讯云官方网站。
相关·内容
我目前正在使用下面的代码生成一个大小为n的正定矩阵。
A = (mvnrnd(zeros(n,1), eye(n), n))';
如何生成具有所有对角线元素在(0,1]之间的约束条件的复杂条目？
浏览 3提问于2015-10-13得票数 0
回答已采纳
下面的代码计算实对称矩阵的特征值分解。然后，计算第一特征值相对于矩阵的梯度。这是三次完成的: 1)使用解析公式，2)使用TensorFlow，3)使用PyTorch。这会产生三种不同的结果。有人能给我解释一下这种行为吗？
import numpy as np
import torch
import tensorflow as tf
np.set_printoptions(precision=3)
np.random.seed(123)
# random matrix
matrix_np = np.random.randn(4, 4)
# make symmetric
matrix_np
浏览 4提问于2019-11-14得票数 3
我在R中有一个距离矩阵，我想找出矩阵中最小值的行索引和列索引，其中行索引不等于列索引(所以不是一个值到自身的距离)。我该如何在R中做呢？ 现在我有： which(D == min(D), arr.ind = TRUE) 它将返回矩阵中最小值的索引，但不排除值到自身的距离。
浏览 15提问于2019-02-03得票数 0
回答已采纳
有没有办法将对称的SymPy矩阵转换成两种形式？
当我试着用
sym.diffgeom.metric_to_Christoffel_1st(expr)
对于下面的矩阵
Matrix([[a**2/(cos(theta) - cosh(eta))**2, 0, 0],
[0, a**2/(cos(theta) - cosh(eta))**2, 0],
[0, 0, a**2*sinh(eta)**2/(cos(theta) - cosh(eta))**2]])
我知道错误了
ValueError: The input expression is not a t
浏览 8提问于2015-10-01得票数 1
回答已采纳
2回答
假设我有一个矩阵。假设我有一个下三角矩阵的列表。如何计算矩阵中元素的数量？
例如,
Matrix <- c(0, 4, 3, 1, 2,
0, 0, 3, 2, 1,
0, 0, 0, 2, 1,
0, 0, 0, 0, 1,
0, 0, 0, 0, 0)
Matrix <- matrix(Matrix, 5, 5)
> Matrix
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 0 0 0 0 0
[2,] 4
浏览 0提问于2018-05-16得票数 4
回答已采纳
1回答
我有一个矩阵distance = [d11,d12,d13,d14;d15;...;dn1,dn2,dn3,dn4,dn5];和一个向量index(n,1)。索引的值介于1和5之间。
如果一个向量R(1,5)，我想根据索引得到距离的和。
举个例子：
distance = [1,2,4,1,2 ; 4,5,6,1,6 ; 7,8,9,5,8] and index = [1;1;3]
所以，我想要R(1) = 1+4 = 5, R(2) = 0, R(3) = 9, and R(4) = R(5) = 0
条件是不使用带有if条件的1:5以上的循环，以便在有数十亿个点的情况下最小化执行时间。
也
浏览 11提问于2017-03-15得票数 1
回答已采纳
1回答
嗨，我在R中有一个函数，我正在尝试优化它的性能。我需要向量化一个for循环。我的问题是稍微复杂的数据结构，以及我需要使用‘the’命令执行查找的方式。
假设我们正在处理5个元素(1,2,3,4,5)，10x2矩阵对是5个元素(即(1,2)，(1,3)，(1,4) ...(4，5))的所有唯一对的组合。all_prods是一个10x1矩阵，我需要在迭代所有5个元素时使用对来查找它。
因此，对于1，我需要索引all_prods中的行1、2、3、4 (对1、2、3、1、4和1, 5 )，依此类推，为1、2、3、4、5。
我最近才从matlab转到R，所以真的很感谢任何人的帮助。
foo <-
浏览 0提问于2012-06-26得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个无向随机图的nxn邻接矩阵A，所以Aij可以是1，如果Aij是1，则表示i__th和j__th节点之间有一个边。如果是的话，那就意味着他们之间没有优势。
我要根据顶点的程度重组矩阵。所有的顶点的度都小于k，我想把它们放在末尾。假设有m这样的顶点，所以我的新邻接矩阵的最后m行和列将表示这些顶点。
我想在MATLAB中实现这一点。我不知道如何有效地解决这个问题。只有一个人认为我知道如何找到这样的顶点。
a = 1:n;
ver = a(sum(A) < k+1 );
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 2提问于2015-12-03得票数 2
回答已采纳
我一直在努力想办法解决这个问题，但没有取得多大的成功。我正在使用一个带有二进制数据(0和1s)的表。我设法使用R函数dist(x,method="binary")从数据中估计出一个距离矩阵，但我不太清楚这个函数是如何准确地估计距离矩阵的。它是否使用Jaccard系数J=(M11)/(M10+M01+M11)？
浏览 3提问于2014-05-15得票数 1
回答已采纳
给定一个15*15对称矩阵，每一行包含从1到15的所有数字，每列包含从1到15的所有数字，你如何继续证明所有对角线元素将是不同的？我试图证明，没有两个对角线元素是相同的，但不能提出任何坚实的。甚至尝试了5*5矩阵，但我没有任何办法来证明它。任何帮助都将不胜感激！
浏览 1提问于2013-08-18得票数 0
回答已采纳
我开发了一个扩展卡尔曼滤波器，并将卡尔曼增益矩阵、前一状态误差协方差矩阵、当前状态误差协方差矩阵和下一状态误差协方差矩阵初始化为1的对角线。这是正确的还是应该保持对角线？
浏览 0提问于2012-04-21得票数 3
2回答
部分对称搜索算法
、、
我试着用百分比计算一个具体矩阵的对称度。
计算对称性的“传统”方法是:输入N×N的任意平方矩阵M，如果m i，j= Mj，i对于所有j≠i，否则算法的输出必须为真(=对称)。
如何充分处理计算百分比的问题？不只是说对称还是不对称？也许计算j，≠i的次数，除以(i，j)的总数？
所以f.e。如果我有以下马特西斯：
1 1 1 1 1 1
A = 2 2 2 B = 2 2 2
1 1 2 3 4 5
然后我需要知道A比B“更对称”，即使两者都是而不是对称。
浏览 1提问于2018-08-07得票数 1
回答已采纳
Julia的LinearAlgebra包中的Symmetric类型有什么意义？它似乎等同于实数矩阵的Hermitian类型(尽管:这是真的吗？)。如果这是真的，那么对于Hermitian来说，Symmetric不冗余的唯一情况就是复矩阵，如果想要一个对称的而不是厄米特复矩阵，那将是令人惊讶的(也许我在这一点上是错误的)。
我问这个问题的部分原因是我有时发现自己在做这样的案例工作:如果我有一个实数矩阵，那么使用Symmetric；如果我有一个复杂的矩阵，那么使用Hermitian。不过，我似乎可以通过总是使用Hermitian来节省工作。如果我这样做，我会错过性能或其他方面吗？
(还有一个可能相
浏览 0提问于2020-05-28得票数 10
2回答
我正在寻找一种快速有效的方法来填充共现矩阵(可以这么说)。以下是我正在使用的数据示例：
col1 col2
a e
a f
a e
b f
c g
a e
d f
a e
a g
b e
c e
我想要一个如下形式的矩阵：
... e... f... g
a
b
c
d
其中对应的条目与该频率有关。
例如，矩阵中的元素(3,1)将对应于(c，e)的共现频率，并且应当具有值1，并且(1,1)的值应当具有对应于数据集中的(a，e)的3个条目的值3。
我目前正在使用两个for循环单独计
浏览 0提问于2012-10-11得票数 2
回答已采纳
2回答
R矩阵求逆的不一致乘积
、、、、
我有一个矩阵emat，它是由向量的外积和生成的。它应该是对称的和正定的。我发现这一点
solve(emat) %*% solve(emat)
生成不同的结果。
bmat <- solve(emat)
bmat %*% t(bmat)
事实上，这两者有很大的不同( emat的打印输出缩短了R)。
> emat
V1 V2 V3
1 170.2939 15.77391 110.75499
2 15.7739 444.57862 8.87082
3 110.7550 8.87082 72.03669
> solve(emat
浏览 0提问于2018-10-24得票数 2
1回答
我有一个统计矩阵，叫做T_{i，j}。然后我模拟了1000个样本。我想使用1000个样本来构建一个分布，然后计算我观察到的T_{i，j}的p值。
示例T_{i，j}矩阵如下所示：
V12 V13 V22 V23 V117 V146
V12 0.009900990 0.008281829 0.01490863 0.01548161 0.01342882 0.01287918
V13 0.008281829 0.031250000 0.04367911 0.04597988 0.03876530 0.0318
浏览 1提问于2013-03-11得票数 0
回答已采纳
1回答
不使用循环的求和矩阵
、、、、
我有一个项目，其中许多矩阵将需要相加在一起。目前，这是通过每次迭代的while循环来完成的。有没有一种更快的求和矩阵的方法，可能是内置在编程中？
根据我到目前为止的研究，所有通过VBA完成的矩阵求和都是通过循环进行的，我相信这不会提高运行速度。
浏览 8提问于2017-07-19得票数 1
回答已采纳
1回答
我已经在一维数组中创建了一个逆矩阵，我想知道如何在对角线上获得反射值的索引。 例如:假设我找到了value ( value : 1)，并且我也知道这个值的index (index: 1)。如何找到该值的第二个索引？让我们假设逆矩阵中的值可以重复。 const matrix: number[] = [0, 1, 2, 3, 1, 0, 4, 5, 2, 4, 0, 6, 3, 5, 6, 0]; ?
浏览 17提问于2019-04-02得票数 0
回答已采纳
2回答
我用OpenCL来计算矩阵的特征向量。AMD有一个特征值计算的，所以我决定用逆迭代来得到特征向量。
我遵循了描述的算法，我注意到，为了解决第4步，我需要求解一个线性方程组(或计算矩阵的逆)。
在GPU上使用OpenCL的最佳方法是什么？是否有值得我研究的例子或参考资料？
编辑:对不起，我应该说我的矩阵是对称的三对角线。从我一直读到的情况来看，这可能很重要，而且可能大大简化了整个过程。
浏览 12提问于2011-09-29得票数 4
回答已采纳
我想确定给定的3x3矩阵是否为正半定矩阵。为此，我用YALMIP编写了以下SDP
v=0.2;
a=sdpvar(1);
b=sdpvar(1);
M=[1 a -v/4 ; b 1 0 ; -v/4 0 0.25];
x=sdpvar(1);
optimize([M+x*eye(3)>=0],x,sdpsettings('solver','sedumi'))
这个程序给我的错误是“双不可行，原始改进方向找到”。在区间(0,1]中，v的任何值都会发生这种情况。
考虑到这个问题是可处理的，我直接将矩阵对角化，得到三个特征值是以下多项式的三个根。
16*t^3
浏览 1提问于2016-07-18得票数 0
回答已采纳
1回答
高效的带状矩阵存储
、、、、
是否有看到稀疏矩阵(即许多零条目)的R包，如4x4矩阵：
Q <- matrix(c(1,-1,0,0, -1,2,-1,0, 0,-1,2,-1, 0,0,-1,1), nrow=4); print(Q)
并将其作为4x2矩阵进行存储(和运算)：
Q.band <- matrix(c(1,2,2,1, -1,-1,-1,0), nrow=4); print(Q.band)
由于不需要零条目，并且由于对称性，我们不需要存储两次非零非对角线条目。
我调查了R包矩阵和垃圾邮件。它们是有用的，但并不完全像上面那样做。
浏览 2提问于2013-07-17得票数 1
回答已采纳
3回答
矢量间的矢量距离计算
、、、
我给出了一个3×1000 (和后来的3×10,000)矩阵cord，它包含我的像素的三维坐标。
我的目的是计算所有像素之间的距离，我用for循环(见下文)来计算，但是我很快就得为巨大的矩阵计算这个值，我想知道我是否可以将代码向量化以使它更快…？
dist = zeros(size(cord,2),size(cord,2));
for i = 1:size(cord,2)
for j = 1:size(cord,2)
dist(i,j) = norm(cord(:,i)-cord(:,j));
dist(j,i) = dist(i,j);
end
浏览 2提问于2014-06-21得票数 0
回答已采纳
我有25000x10个矩阵，我想得到一个长度为5000的向量，它的条目是两个矩阵中相应行的向量乘积。即第一个条目应该是row1 of matrix1 * row1 of matrix2转置，依此类推。
我可以用一个for循环来实现：
result = zeros(5000)
for i = 1:5000
result(i) = matrix1(i,:)*matrix2(i,:)'
end
但是有没有办法做到这一点，矢量化或使用bsxfun？
谢谢!
浏览 2提问于2017-05-25得票数 0
3回答
稠密对称矩阵的特征有效型
、、、
是否具有存储密集的、固定大小的对称矩阵的有效类型？(嘿，它们无处不在！)
例如，对于N=9，它应该只存储(1+9)*9/2==45个元素，并且它有适当的操作。例如，应该有两个对称矩阵的有效相加，这将返回相似的对称矩阵。
如果没有这样的事情，我应该做哪些动作(看起来像)来将这种类型引入到特征中？它有“视图”的概念吗？我可以为我自己的类型写一些类似于“矩阵视图”的东西吗，这将使它成为特征友好的？
附注:也许我可以用把普通数组当作1xN矩阵，然后对其进行运算。但这并不是最干净的解决方案。
浏览 1提问于2012-11-16得票数 20
1回答
矩阵中的对称位置
、、、、
给定矩阵中的一个(i，j)元素，该矩阵中的对称对应元素是什么。我正在尝试用c创建一个生成对称矩阵的函数。非常感谢。
另外，如果我处理的是大型矩阵，使用rand()功能“手动”创建一个矩阵或从文件中读取是否明智？
浏览 0提问于2013-04-03得票数 1
回答已采纳
1回答
我有‘mylist’-一个相同大小的矩阵的列表：
mylist <- vector("list", 5)
set.seed(123)
for(i in 1:5){
mylist[[i]] <- matrix(rnorm(9), nrow = 3)
}
我还有一个权重向量'mywgts‘-与'mylist’长度相同
mywgts <- c(0.8, 0.9, 1, 1.1, 1.2)
我需要计算这些矩阵的加权平均值-逐个元素。结果将是一个3x3矩阵，其中第一个元素是：
mylist[[1]][1,1]*mywgts[1] + mylist[
浏览 0提问于2015-07-31得票数 3
我在“合金”中建立了一个图表转换链。我对求解结果的任何链都感兴趣，但有些链子完全相同。除了签名实例之间的排列外，它们是相同的，但是实例之间的关系构成了从一个解到另一个解的完全相同的图。
有没有办法避免这些多余的解决方案？我在A4Option类中看到了一个对称选项，但我并不真正理解如何配置它。
/** This option specifies the amount of symmetry breaking to do (when symmetry breaking isn't explicitly disabled).
*
* <p> If a formula
浏览 1提问于2013-12-23得票数 1
回答已采纳
1回答
对于R中非对称矩阵的上(下)三角矩阵，有没有一种简单的检索方法？对于对称矩阵，这可以使用mat[upper.tri(mat)]实现，但是对于非对称矩阵又如何呢？这里，上三角矩阵的定义是这样的:如果一个单元格的部分超过1/2属于由对角线分隔的矩阵的右上角，那么该单元格属于上三角矩阵(例如图中的红色部分)。
谢谢。
浏览 0提问于2018-10-25得票数 7
回答已采纳
1回答
我正在做R赋值，并且我必须编写一个函数来做dist.xyz所做的事情。
dist.xyz(a, b = NULL, all.pairs=FALSE)
A和b是数字矩阵，该函数计算‘a’和‘b’的相应行之间的距离。
我尝试了一个for循环(如下所示)，但它花费的时间太长，“应用”一次只允许我们对一个矩阵进行操作。
dis = vector()
for (i in 1:nrow(a)) {
append(dis,sqrt(sum((a[i,] - b[i,]) ^ 2)))
}
有什么方法可以“应用”到两个矩阵上吗？
提前感谢
浏览 2提问于2013-03-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用R包geigen来解决广义特征值问题A_V = lambda_B*V。
geigen(Gamma_chi_0, diag(diag(Gamma_xi_0)),symmetric=TRUE, only.values=FALSE) #GENERALIZED EIGENVALUE PROBLEM
其中：
Gamma_chi_0
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1.02346 -0.50204 0.41122 -0.73066 0.00072
[2,] -0.50204 0.96712 -0.33526 0.5177
浏览 2提问于2017-08-19得票数 1
1回答
我在解决我的编程任务上有问题。事实上，我解决了这个问题，但是我的代码没有通过一些测试(时间过大)。
任务文本遵循
我们有一个N*N大小的矩阵。输入的第一行包含两个int: n和K。K是定义子矩阵的若干行。
接下来的N行包含主矩阵的元素(空格作为元素的标记，\n作为行的表示)。在此之后，我们有定义子矩阵的K行。
定义遵循
y_l x_l y_r x_r，(x_l, y_l)是主矩阵中的子矩阵的左上角的列和线，(x_r, y_r)是子矩阵的右下角的列和线。我们必须计算所有子矩阵的和，并将其划分为等价类(如果子矩阵是相等的，子矩阵属于一个类)。
程序的输出应如下：
三个int (除以空格)，其中第一
浏览 2提问于2014-12-21得票数 0
回答已采纳
我想要创建一个程序，以计算距离矩阵的结果，我的计算集。有关这些集的数据是从文件中提取的。我目前有类似下面的代码，但可能我的想法很糟糕，它可以改进(例如，集合只列出，而不是排序)。
my_list = []
file = open("plik.txt","r")
for i in file:
my_sets = i.split(", ")
A = set(my_sets[0])
B = set(my_sets[1])
a = len(A.difference(B))
b = len(B.difference
浏览 4提问于2020-06-09得票数 1
回答已采纳
2回答
numpy特征值的精度
、、、
首先，我用求出一个(4000x4000)矩阵的特征值。然后，我改变了边界条件，期望特征值只有很小的变化。
减去特征值很容易受到浮点误差的影响，所以我使用了一些相对容差。
现在假设我有一个特征值A = 1.0001e-10和另一个B = 1.0050e-10。根据我对浮点运算的浅显认识，A - B != 0。问题是，这些数字来自涉及许多数量级的线性代数计算。例如，其他特征值可以是1阶的。
问题是，使用numpy.linalg.eigvalsh计算的特征值的精度是多少？这个精度是相对于值(A * eps)，还是相对于最大特征值？或者可能是相对于原始矩阵的元素？
例如，此矩阵：
1 1e-
浏览 2提问于2012-12-15得票数 3
回答已采纳
1回答
我在OpenCV中使用了OpenCV()函数，但没有得到对称的旋转矩阵。
它不应该返回一个对称的旋转矩阵吗？
我的研究结果如下：
R = 0.998585723955729, 0.02348487299776981, 0.04769709270061936;
-0.02232705043463718, 0.9994464428542043, -0.02466395517687959,
-0.04824991948907295, 0.02356413814160357, 0.9985572976364158;
t = -0.9982022017535427,
浏览 3提问于2017-03-17得票数 0
回答已采纳
我有资产回报矩阵(t*n)和资产权重向量(1*n)，其中t是n个asset.if资产回报矩阵r(i)和资产权重向量b(I)的obs数，我想要和(r(I)* w(i) )，i=1:n，即t*1 matrix.how，可以在MATLAB中计算吗？
示例：
x =
0.1400 0.2100 0.1800
0.1100 0.1200 0.1500
0.1700 0.1600 0.1700
0.1800 0.2100 0.1400
w =
0.3000 0.2000 0.5000
那么我要这个矩阵：
R(1,1)=(0.14*0
浏览 0提问于2016-08-29得票数 0
回答已采纳
1回答
有一个数学定理指出，矩阵A与它的转置相乘产生一个对称的正定矩阵(从而导致正特征值)。为什么中等大小随机矩阵的对称性测试失败了？它总是适用于小矩阵(20,20，等等)
import numpy as np
features = np.random.random((50,70))
autocovar = np.dot(np.transpose(features),features)
print((np.transpose(autocovar) == autocovar).all())
运行这段代码时，我总是会遇到“错误”。我做错什么了？我需要自协方差矩阵来进行PCA，但到目前为止我得到了复杂的特征
浏览 2提问于2016-05-25得票数 0
回答已采纳
2回答
让成本函数有如下定义
假设函数定义为
我想出的多元线性回归方法是
theta = theta - alpha * 1/m * ([theta', -1]*[X';y']*X)';
h_theta = 1/(2*m)* (X*theta - y)'*(X*theta-y);
(倍频程表示法，'表示矩阵转置，[A, n]表示在矩阵A中增加一个新列，标量值为n，[A; B]表示将矩阵B按行顺序添加到矩阵B中)
这是正确的工作，我能判断出多远(情节看上去不错)，但我有强烈的感觉，这是不必要的复杂。
如何使用尽可能少的矩阵操作(当然，不
浏览 2提问于2013-05-06得票数 1
回答已采纳
1回答
我有以下代码片段，试图计算实对称矩阵的特征分解
K = 3;
n = 10;
Z = rand(n,K);
B = rand(K,K);
B = 0.5*(B+B') + 3*eye(K);
W = Z*B*Z';
if issymmetric(W) && isreal(W)
[U,D] = eig(W)
end
不幸的是，这似乎在MATLAB R2013a上产生了真正复杂的特征向量。我曾经认为，对于实对称矩阵，eig应该保持所有的实数。有人知道为什么会发生这种情况吗？
PS。例如，更改为n= 6将输出实数。
浏览 3提问于2014-06-06得票数 1
假设我来自一个左手世界。我的正Z进入屏幕，我的Y上升，这与OpenGL在剪辑空间中的默认设置相同。
我的理解是，当来自一个右手世界空间时(在使用较旧的函数(如将正向向量映射到gluLookAt轴的gluLookAt)时，Z坐标是在计算投影矩阵(正交/透视)之前翻转的。这是因为一个右撇子系统会有负Z进入屏幕，在传递给OpenGL之前需要翻转。
我已经确认，对于像orthoLH_ZO这样的函数，不会发生翻转。事实上，矩阵是一个“标准”的正交投影，也适用于例如Vulkan，即它保持了惯用性(除了Y在Vulkan会向下，所以底部和顶部都会切换)。
因此，我希望glm::frustumLH_ZO也是这样
浏览 2提问于2021-08-05得票数 2
回答已采纳
1回答
在MATLAB中有没有生成N×N随机对角化矩阵的方法？我尝试的方法如下：
N= 10；
A= diag(rand(N，N))
但它给了我一个N x 1矩阵。我还需要矩阵是对称的。
浏览 2提问于2014-05-03得票数 1
1回答
我有两个矩阵A和B，那么用什么最快的方法来计算diag(A%*%B)，即A的第1行和B的ith列的内积，以及其他项的内积与无关。
补充：A和B分别有较大的行号和列号。
浏览 1提问于2017-03-03得票数 8
回答已采纳
1回答
假设我有一个真实的二维矩阵A(MxN)，通过使用FFTW3 r2c变换，我把矩阵带入傅里叶空间，其中B是复数组B=fft(A(Mx(N/2+1)))。
我知道B有Hermetian冗余，所以我执行一些操作(左、右、上下翻转和复共轭)来恢复Hermetian对称性以获得完整的复矩阵B'。
现在，我对完整的复矩阵B'执行一些操作(例如，它不再是对称的，并且希望使用c2r进行逆)，我如何做到这一点，因为c2r变换现在期望的是对称的半矩阵？
浏览 3提问于2018-05-10得票数 0
回答已采纳
1回答
让我们假设我们有一个巨大的对称对角矩阵。实现这一点的有效方法是什么？
我能想到的唯一方法是，通过使用对称属性，其中Xij = Xji，我们可以将这个矩阵的大小减半。但是使用二维数组来表示这个矩阵将是低效的，因为我们不能通过使用数组来减小矩阵的大小。
使用邻接表表示该矩阵的另一件事也是低效的，因为将该矩阵与图相关联。这将是一个密度图。而adj list的操作耗费了大量的时间，如删除、插入、查找等。
但是如何使用堆呢？
浏览 4提问于2016-10-19得票数 0
我有39,803个不同的后来点(这里是前5个点)
lat lon
0 27.269987 -82.497004
1 27.537598 -82.508422
2 27.337793 -82.533753
3 27.497719 -82.570261
4 27.512062 -82.722158
我已经计算了它的半正弦距离矩阵
array([[ 0. , 29.77832527, 8.36846516, ..., 30.07072193,
7.60700598, 7.63477669],
[ 29.778325
浏览 3提问于2018-06-08得票数 3
1回答
我有一个矩阵A，形状(N, D, 4)。首先，我计算A转置，A_t。我想计算A_t乘以A的乘积。我希望得到的矩阵形状为(D, D)，矩阵的乘积就像4个分量的最后一个向量是一个数。(两个向量的点积是一个数字。)
import numpy as np
N = 15
D = 98
A = np.random.random((N, D, 4))
A_t = np.zeros((D, N, 4))
for i in range(N):
A_t[:, i] = A[i]
S = np.zeros((D, D))
for i in range(D):
row = A_t[i]
浏览 1提问于2020-02-25得票数 1
回答已采纳
我正在使用Armadillo库手动移植Matlab代码。matlab代码使用eigs()函数找到一个相对较大的(200x200)协方差矩阵R的特征向量的一个小数目(~3)，代码如下：
[E,D] = eigs(R,3,"lm");
在Armadillo中，有两个函数eigs_sym()和eigs_gen()，但是前者只支持真实的对称矩阵，后者需要ARPACK (我正在为构建代码)。eigs_sym不支持复杂矩阵有什么原因吗？还有其他方法可以找到复对称矩阵的特征向量吗？
浏览 4提问于2017-09-27得票数 0
回答已采纳
2回答
矩阵每列的平均值
、、
我有一个64X64的矩阵，我需要找出它的按列平均值。
但是，我需要除以矩阵中非零的总数，而不是除以每列中的元素总数(即64个)。
我设法让它在单个列中工作，如下所示。作为参考，生成矩阵的函数名为fmu2(i,j)。
q = 0;
for i = 1:64
if fmu2(i,1) ~= 0;
q = q + 1;
end
end
for i = 1:64
mv = (1/q).*sum(fmu2(i,1));
end
这适用于生成第一列的“均值”值。然而，我在循环这个过程时遇到了问题，这样我就可以得到每一列的平均值。我尝试执行嵌套的for循环，但它只计
浏览 2提问于2018-04-13得票数 0
我使用scipy.sparse.dok_matrix来表示解析矩阵。其目的是确定有多少行不是全部为零。例如： M = [[0,0,0],
[0,1,0],
[1,1,0]] 是2，因为有两行M[1]和M[2]不是全零。那么最好的方法是什么呢？
浏览 11提问于2020-04-01得票数 0
1回答
这是我的代码来检查矩阵是否是反对称的。(集合A上的关系R称为反对称当且仅当对A中的任何a和b，当(a，b)在R中，(b，a)在R中，a=b必须成立。)
// AntiSymmetric
public static boolean checkAntisymmetric(Graph graph, int vertices){
boolean antisymmetric = false;
for(int i = 1; i <= vertices; i++) {
for(int j = 1; j <= vertices; j++){
浏览 0提问于2018-11-07得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
