eigenvalue

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numpyの中間固有値

numpyで中間固有値を計算するにはどうすればよいですか？これは正しい方法ですか？ import numpy as np (1/a.ndim)*np.trace(a) は、numpyの行列です。

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データをデコレートする

非正方行列の平方根を計算するにはどうすればよいですか？ p.s.私はJordan Matrix Decompositionメソッドを試しましたが、正方行列にしか適用できないようです。

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eig関数を使用しないでMATLABの固有値を見つける

私はeig関数を使わずに行列の固有値を求めようとしています。 Matlabでは、行列と単位行列を定義します。しかし、私はこの方程式に設定することはできません。ここに A - x*I Xをラムダで、Aは、私はの固有値を見つける必要があります行列であり、Iは単位行列です。あなたが固有値を見つける方法を知っていれば、これを理解するはずです。どうすればいい？

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OpenCVの2つの行列の一般化された固有値

こんにちは私は、線形判別分析（LDA）を使用している顔認識に関わるプロジェクトに取り組んでいます。 LDAは、クラス間散乱行列とクラス内散乱行列との間で一般化された固有ベクトルを求める必要があり、それが私が打たれた場所である。私は、DevC++でopencvをコーディングに使用しています。基本的には問題はAとBの固有ベクトルを一般化しているために行列が発見されなければならないされている A*v=l

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配列を既存の固有行列に戻してマッピングする

doubleの配列を既存のMatrixXd構造にマップする必要があります。これまではEigen行列を単純な配列にマップしていましたが、それを元に戻す方法は見つけられません。 void foo(MatrixXd matrix, int n){ double arrayd = new double[n*n]; // map the input matrix to an array Map<Ma

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定数または別の行列

を掛けたとき、私はx注文d*cであり、ラムダが一定で、Aはオーダーd*dであるA*x=lambda*x、同じような問題を持っている同じ結果を与える行列を探します。 Aおよびlambdaは既知であり、マトリックスxは未知である。 matlabでこの問題を解決する方法はありますか？（固有値と同様ですが、xはベクトルではなくd*c行列です）。

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Matlab固有空間の実装で、非常に多くの固有値が0になるのはなぜですか？

私はMatlabで非常に基本的なeigenface計算を実装しようとしています。それは動作しますが、意味のある固有値は2つしかありません。残りはゼロです。対応する固有ベクトルは正しいと思われるが、そのほとんどは画像に変換するときに固有顔を示すからである。なぜ私の固有値の大部分はゼロですか？固有値をその重要度（最大の大きさの固有値）でソートするために、それらをゼロとは異なるものにする必要があります

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Pythonで一般化された固有値

一般化固有値問題を解決しようとしています。A.c =（lam）.B.cここで、AとBはnxn行列、cはnx1ベクトルです。（lam）は固有値です。私はPythonを使用しています。私はnumpy.linalgからeig（dot（inv（B）、A））のようなものを試しましたが、逆問題を伴うので、私の問題では非常に不安定であることが判明しました。だから、私はそれがMATLABでそれを行うことは可能

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正しいEigenValue/EigenVector（eigenVV）を取得していません

私はeigenVVを使用する方法を理解しようとしていますが、これまでのところ運がありません。次のコードは私のコードであり、誰かが私が間違っていることを指摘できますか？ありがとう。 CvMat* A2; A2 = cvCreateMat(3, 3, CV_32FC1); cvmSet(A2, 0, 0, 1); cvmSet(A2, 0, 1, 3); cvmSet(A2, 0, 2, -3

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与えられた固有値の固有ベクトルを見つけるR

私は100x100の行列を持っており、最大固有値であることがわかりました。今私はこの固有値に対応する固有ベクトルを見つける必要があります。これどうやってするの？