Fragen zu den algorithmischen / rechnerischen Aspekten der linearen Algebra, einschließlich der Lösung linearer Systeme, Probleme der kleinsten Quadrate, Eigenprobleme und anderer solcher Fragen.
Ich habe eine dichte echte symmetrische quadratische Matrix. Die Abmessung beträgt ca. 1000x1000. Ich muss die erste Hauptkomponente berechnen und mich fragen, welcher Algorithmus dafür am besten geeignet ist. Es scheint, dass MATLAB die Arnoldi / Lanczos- Algorithmen (für eigs) verwendet. Aber wenn ich über sie lese, bin ich mir …
Ich versuche, ein lineares Gleichungssystem zu lösen, das spärlich ist, aber keine Bandstruktur aufweist. Ich habe gehört, dass es eine Möglichkeit gibt, die Prinzipien eines Multigrid-Lösers für implizite Finite-Differenzen-Schemata auf ein allgemeines lineares Problem auszudehnen (wenn ich mich nicht irre, nennt man das algebraischen Multigrid-Löser). Nachdem ich einige Literatur darüber …
Nach meinem Verständnis funktioniert die sukzessive Relaxation durch Auswahl eines Parameters 0≤ω≤20≤ω≤20\leq\omega\leq2 und Verwendung einer linearen Kombination aus einer (quasi) Gauß-Seidel-Iteration und dem Wert im vorherigen Zeitschritt ... das heißt uk+1=(ω)ugsk+1+(1−ω)ukuk+1=(ω)ugsk+1+(1−ω)uk{u}^{k+1} = (\omega){u_{gs}}^{k+1} + (1-\omega)u^{k} Ich sage 'quasi', weil ugsk+1ugsk+1{u_{gs}}^{k+1} zu jedem Zeitpunkt die neuesten Informationen enthält, die gemäß dieser …
Ich habe ein lineares System mit einer Matrix, deren Eigenwerte wie folgt gleichmäßig auf dem Einheitskreis verteilt sind: Ist es möglich, diese Art von System durch iterative Methode effektiv zu lösen, vielleicht mit einem Vorkonditionierer?
Ich verwende die RBF-Kernelfunktion, um einen kernelbasierten Algorithmus für maschinelles Lernen (KLPP) zu implementieren. Die resultierende Kernelmatrix ist extrem schlecht konditioniert. Die Bedingungsnummer der L2-Norm lautetKKK 1017-1064K(i,j)=exp(−(xi−xj)2σ2m)K(i,j)=exp(−(xi−xj)2σm2)K(i,j)= \exp\left({\frac{-(x_{i}-x_{j})^2}{ \sigma_{m}^2}}\right)1017−10641017−106410^{17}-10^{64} Gibt es eine Möglichkeit, es gut konditioniert zu machen? Ich denke, Parameter muss eingestellt werden, aber ich weiß nicht genau, wie.σσ …
Die QR-Routine von LAPACK speichert Q als Reflektoren für Haushalte. Es skaliert den Reflexionsvektor vvv mit 1 / v11/.v11/v_1 , sodass das erste Element des Ergebnisses 111 wird und nicht gespeichert werden muss. Und es speichert einen separaten ττ\tau Vektor, der die erforderlichen Skalierungsfaktoren enthält. Eine Reflektormatrix ist also wie …
Ich bin sehr daran interessiert, die lineare Systemlösung für kleine Matrizen (10x10), manchmal auch winzige Matrizen genannt, zu optimieren . Gibt es dafür eine fertige Lösung? Die Matrix kann als nicht singulär angenommen werden. Dieser Solver soll mehr als 1 000 000 Mal in Mikrosekunden auf einer Intel-CPU ausgeführt werden. …
Ich habe eine Steuerungssystem-Toolbox von Grund auf neu und rein in Python3 geschrieben (schamloser Plug :) harold. Aus meiner bisherigen Forschung habe ich mich immer care.maus technischen / irrelevanten Gründen über den Riccati-Löser beschwert . Daher habe ich meine eigenen Routinen geschrieben. Eine Sache, die ich nicht umgehen kann, ist, …
Ich kann mir nicht vorstellen, dass ich der Erste bin, der über das folgende Problem nachdenkt, daher bin ich mit einer Referenz zufrieden (aber eine vollständige, detaillierte Antwort wird immer geschätzt): Sagen Sie bitte eine symmetrische , positiv definite haben . n wird als sehr groß angesehen, so dass es …
Ich bin daran interessiert, die Lösung eines Lage-Systems von ODEs mit einer Krylov-Methode wie in [1] zu berechnen. Ein solches Verfahren beinhaltet Funktionen, die sich auf das Exponential beziehen (die sogenannten ). Es besteht im Wesentlichen darin, die Wirkung der Matrixfunktion zu berechnen, indem ein Krylov-Unterraum unter Verwendung der Arnoldi-Iteration …
Viele adaptive FEM-Bibliotheken verwenden erweiterte Netzdatenstrukturen, um das Hinzufügen / Entfernen von Knoten, Kanten, Dreiecken, Tetraedern usw. zu handhaben. Beispielsweise verwendet die p4est- Bibliothek Octree-Datenstrukturen zur adaptiven Netzverfeinerung . Sie würden nicht oft Oktrees finden, die für Berechnungen in einem statischen Netz verwendet werden. Was ändert sich auf der Seite …
Ich habe ein Projekt, in dem ich quadratische Felder verwenden muss. Speziell Zahlen der Form mita,b∈Q.a+b−3−−−√a+b−3a + b \sqrt{-3}a,b∈Qa,b∈Qa,b \in \mathbb{Q} Zum Beispiel sind hier die Primzahlen in Eisenstein-Ganzzahlen : Ich möchte keinen Salbei verwenden. Ich möchte meinen eigenen Datentyp schreiben, um ihn einzubeziehen numpy. PARI wäre nützlich - aber …
Wie approximiere ich die Bedingungszahl einer großen Matrix , wenn eine Kombination aus Fourier-Transformationen (ungleichmäßig oder einheitlich), endlichen Differenzen und Diagonalmatrizen ?G F R S.GGGGGGFFFRRRSSS Die Matrizen sind sehr groß und nicht im Speicher gespeichert und stehen nur als Funktionen zur Verfügung. Insbesondere habe ich folgende Matrix: Gμ=SHFHFS+μRHRGμ=SHFHFS+μRHRG_\mu=S^HF^HFS+\mu R^HR Ich …
Aus der Definition der Bedingungsnummer geht hervor, dass eine Matrixinversion erforderlich ist, um sie zu berechnen. Ich frage mich, ob für eine generische quadratische Matrix (oder besser, wenn eine symmetrische positive Bestimmtheit möglich ist) eine Matrixzerlegung ausgenutzt werden kann, um die Bedingungsnummer in a zu berechnen schneller Weg.
Ich möchte Laufzeiten für dichte lineare Algebraoperationen auf einer bestimmten Architektur unter Verwendung einer bestimmten Bibliothek vorhersagen. Ich möchte ein Modell lernen, das sich der Funktion annähert F.o p: :F.Öp:: ::F_{op} \;::\; Eingabegrößen Laufzeit→→ \rightarrow für Operationen wie Matrixmultiplizieren, elementweises Addieren, dreieckiges Lösen usw. Ich vermute, dass diese Laufzeiten aufgrund …
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