eigenvalue

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scipy.linalg.eigvalsは実際に固有値をどのように計算しますか？

この物が実際に固有値をどのように計算しているかのドキュメントは見つかりませんでしたが、ドキュメンテーションには '_geev LAPACKルーチン'が使われていると書かれていますが、その文書を検索して検索しました。さらに、私の検索を無駄にするインテリジェントなウェブサイトへの奇妙なリンクを取得する。どんな助けもありがとうございます。

numpy scipy eigenvalue 2017-10-24

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numpyでの固有ベクトルの正規化

私はnumpyでlinalgを使って、符号付き実数の行列の固有値と固有ベクトルを計算しています。 私はthis previous questionを読みましたが、依然として固有ベクトルの正規化を把握していません。ここで は一例であるストレートオフWikipedia: import numpy as np from numpy import linalg as la a = n

numpy eigenvalue eigenvector 2017-12-13

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EigenvalueDecompositionは、私は3×3行列の固有ベクトルを計算するapache.commons.math3ライブラリを使用している間違った固有ベクトル

を返しますが、固有ベクトルを計算するための固有分解法は、間違った結果を返す： double[][] matrix = { {1 ,3 ,2}, {1 ,4 ,3}, {2 ,1 ,0} }; RealMatrix realMatrix = MatrixUtils.createRealMatrix(matrix); Eigen

eigenvalue eigenvector matrix-decomposition 2017-12-18

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単純な固有値の考え方

私は、構築しようとしている行列Xの固有値である数値を持つベクトルNx1を持っています。本質的には、私は私のNx1行列をとり、ithこの行列の対角にこのベクトルのithのエントリをリストします。私は様々な行列乗算を試みましたが、何も動作していないようです。誰かが私を助けることができますか？ 乾杯。私はR.

r matrix eigenvalue 2017-10-31

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行列のリストからリストの固有値を取得する

固有値リストを求めるプロンプトが表示され、その数の可能な0,1行列をすべて実行し、可能なすべての固有値のリストを作成し、ユーザが入力したものと一致するものがあれば、対応する行列を返します。ここでは、正しく反復されませんここでスタック： prompt='How many eigenvalues: '; x=input(prompt); prompt2='Enter Eignevalues: ';

matlab matrix linear-algebra eigenvalue 2017-11-02

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sympyを使ったシンボリック固有値の計算

シンボリック行列の固有値を計算しようとしていますMのサイズは3x3です。場合によってはeigenvals()が完全に機能します。たとえば、次のコード： import sympy as sp kx = sp.symbols('kx') x = 0. M = sp.Matrix([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) M[0, 0] = 1.

python-2.7 sympy symbolic-math eigenvalue 2017-09-22

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行列の固有値を行列要素のプロットとしてプロットする

私は以前はPythonを使用していませんでしたが、私は同僚のプロジェクトに取り組んでいるので今は必要です。私はつまり、私の行列が xは変数である M=[[40,0,4],[0,0,4],[4,4,x]] のように見える、行列の要素の関数として行列の固有値をプロットしたいです。したがって行列は3つの固有値を持ちます eig=numpy.linalg.eigvals(M) eig1=ei

python numpy matrix eigenvalue 2017-09-22

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同じ対角要素を持つPSD行列

同じ対角要素を持つ2つの正の半限定行列を構成するにはどうすればよいですか？ M1とM2がψpsd行列であると仮定する。私は、対角（M1）と対角線（M2）のベクトルが同一であることを望みます。非対角要素は異なる必要があります。 [a e f g] [a s t u] [e b h i] [s b v w] [f h c j] [t v c x] [g i j d] [u w x d] 第1

matrix linear-algebra eigenvalue eigenvector 2017-10-11

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複雑な入力行列に対して間違った結果を返すScipy eigsh

私は、シフト反転モードを使用して、scipy.sparse.linalg.eigshで複素行列の固有値と固有ベクトルを見つけようとしています。行列の実数だけでは、spicy.linalg.eighソルバーと同じ結果になりますが、虚数部を追加すると固有値が異なることになります。小さな例： import numpy as np from scipy.linalg import eigh from

python scipy complex-numbers eigenvalue eigenvector 2017-10-12

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Pythonで計算された行列の固有ベクトルが固有ベクトルではないようです

あらかじめ謝罪していますが、Pythonは私の強い訴訟ではありません。 この行列の実際の固有値に対応する固有ベクトルは、固有ベクトルではないように見えますが、Wolfram Alphaで計算された固有ベクトルは動作するように見えます。 （私の同僚は、私が写しを持っていないのに、同じ病理は、Rで計算を行う際にケースのように表示されていることを確認した。）コードスニペット： >>> import nu

python numpy matrix eigenvalue eigenvector 2017-12-02

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