qr-decomposition

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QR分解を用いた重回帰解を求める関数を書こうとしています。入力：yベクトルとX行列。出力：b、e、R^2。これまでのところ私はこれを持っており、ひどく詰まっています。それはすべてあなたがこの問題を解決するために使用することが許可されているどのくらいのR内蔵の施設のに依存 QR.regression <- function(y, X) { X <- as.matrix(X) y <- as.ve

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Rとmatlabのqr関数

matlab関数をRに変換することについて質問があり、誰かが助けてくれることを期待していました。 matlabとRの両方で使用される標準QR分解はqr（）と呼ばれます。私の理解に、両方の言語で、QR分解を行うための標準的な方法は次のとおりです。 Matlabの： z <- qr(A) Q <- qr.Q(z) R <- qr.R(z) を私に提供どちらも： [Q,R] = qr(A) QR

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修正されたGram Schmidtを使用したQR因子分解

質問：この問題では、Asと呼ばれる行列のリストが与えられ、あなたの仕事はそれぞれのQR分解を見つけることです。 qr_by_gram_schmidtの実装：この関数は行列Aを入力としてQR分解を計算し、QとRを返します。ここでA = QR、Q直交、Rは対角線以下です。 Aは、n≧m（すなわち列より多くの行）のn×m行列である。修正されたGram-Schmidt手順を使用してこの機能を実装する必

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cuSolverDNまたは別のCUDAライブラリは、A * x = bを解くために密行列のためのバッチバージョンのQR分解を持っていますか？

私はA * x = bを解こうとしています。ここで、Aは複素数値を持ち、密度があります。 cuSolverDNライブラリのcusolverDnCgeqrf（）メソッドを使用して、1つの線形連立方程式のQR分解を行いました。しかし、私はこの処理を高速化するために何度もやりたいのです。この方法の「一括」バージョンはありますか？あるいは、私が使うことができる別のCUDAライブラリがありますか？

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RのQR分解を使用して最小自乗推定量の分散を計算する方法？

私はQR分解を学習しようとしていますが、伝統的な行列計算に頼らずにβ_hatの分散を得る方法を理解することはできません。私はirisデータセットで練習し、そしてここで私がこれまで持っているものだよ：あなたの助けを y<-(iris$Sepal.Length) x<-(iris$Sepal.Width) X<-cbind(1,x) n<-nrow(X) p<-ncol(X) qr.X<-q