Seperti yang saya pahami, metode multigrid memecahkan sistem linier dengan menyelesaikan versi yang lebih kasar dari masalah yang sama (di sana dengan menghilangkan kesalahan frekuensi rendah) kemudian memproyeksikan kembali ke jaringan halus untuk meluruskan kesalahan frekuensi tinggi. Untuk...
Pertimbangkan sistem linear tridiagonal pasti positif simetris mana A ∈ R n × n dan b ∈ R n . Diberikan tiga indeks 0 ≤ i < j < k < n , jika kita mengasumsikan hanya baris persamaan antara i dan k tahan, kita dapat menghilangkan variabel perantara untuk mendapatkan persamaan bentuk u x...
Saya memiliki sistem linear yang tidak homogen A x = bAx=b Ax=b di mana SEBUAHAA adalah nyata n × nn×nn\times n matriks dengan n ≤ 4n≤4n\leq 4 . Nullspace dari SEBUAHAA dijamin dari dimensi nol sehingga persamaan memiliki invers yang unik x = A- 1bx=A−1bx=A^{-1} b . Karena hasilnya masuk ke...
Misalkan adalah matriks simetris nyata dan dekomposisi nilai eigennya V Λ V T diberikan. Sangat mudah untuk melihat apa yang terjadi dengan nilai eigen dari jumlah A + c I di mana c adalah konstanta skalar (lihat pertanyaan ini ). Bisakah kita menarik kesimpulan dalam kasus umum A + D di mana D...
Dalam ilmu komputasi kita sering menemukan sistem linear besar yang harus kita pecahkan dengan beberapa cara (efisien), misalnya dengan metode langsung atau berulang. Jika kita fokus pada yang terakhir, bagaimana kita dapat menetapkan bahwa metode iteratif untuk menyelesaikan sistem linier yang...
Apakah ada cara yang lebih cepat untuk menghitung kesalahan standar untuk masalah regresi linier, daripada dengan membalik ? Di sini saya berasumsi kita mengalami regresi:X′XX′XX'X y=Xβ+ε,y=Xβ+ε,y=X\beta+\varepsilon, di mana adalah matriks dan adalah vektor.XXXn×kn×kn\times kyyyn×1n×1n\times...
Saya memiliki daftar dari matriks simetris yang saya perlu periksa untuk semi-definiteness positif (yaitu nilai eigennya non-negatif.)LL{\cal L} Komentar di atas menyiratkan bahwa seseorang dapat melakukannya dengan menghitung nilai eigen masing-masing dan memeriksa apakah nilainya tidak negatif...
12×1212×1212 \times 12QQQJdet(Q)=det(12I−Q−J)(1)det(Q)=det(12I−Q−J)(1)\det(Q) = \det(12I-Q-J) \; \; (1)JJJ Saat ini saya melakukan ini dengan perpustakaan armadillo tetapi ternyata terlalu lambat. Masalahnya adalah bahwa saya perlu melakukan ini untuk satu triliun matriks dan ternyata menghitung...
Mengingat set sewenang-wenang (numerik) persegi kompleks matriks , Saya tertarik dalam menghitung matriks nyata aljabar Lie yang dihasilkan oleh A , sebut saja L A . Artinya, saya ingin dasar untuk L A = s p a n R { B : B ∈ ∪ ∞ k = 1 C k } di mana C k didefinisikan secara rekursif...
Saya sedang melakukan diagonalisasi Lanczos dari matriks jarang besar (~ 2 juta elemen). Hampir semua langkah dalam algoritma Lanzcos dilakukan secara paralel pada GPU, kecuali untuk mendiagonalisasi matriks Lanczos untuk memeriksa konvergensi. Untuk itu, saya telah menggunakan algoritma TQLI dari...
Dengan asumsi seseorang ingin mempelajari aljabar linear numerik secara mendalam (dan mengikuti jurnal tentang aljabar linear numerik dan teori matriks), yang akan menjadi kursus yang lebih baik / buku yang lebih baik untuk diambil pada awalnya: Dengan Hoffman dan Kunze dengan bukti dan...
Misalkan matriks berikut diberikan [ 0.500 - 0,333 - 0,167 - 0.500 ,667 - 0,167 - 0.500 - 0,333 0,833 ] dengan transposnya A T . Produk A T A = G menghasilkan [ 0,750 - 0,334 - 0,417 - 0,334 0,667 - 0,333 - 0,417 - 0,333 0,750 ]
Apakah ada algoritma SVD terpotong yang menghitung nilai singular satu per satu? Masalah saya: Saya ingin menghitung nilai singular pertama (dan vektor singular) dari matriks padat , tapi saya tidak tahu apa nilai tepat. itu besar, jadi untuk alasan efisiensi, saya lebih suka tidak mengevaluasi...
Adakah yang bisa merekomendasikan metode untuk masalah kuadrat-terkecil berikut: R ∈ R3 × 3R∈R3×3R \in \mathbb{R}^{3 \times 3}∑i = 0N( R xsaya- bsaya)2→ min∑saya=0N(Rxsaya-bsaya)2→min\sum\limits_{i=0}^N (Rx_i - b_i)^2 \rightarrow \minRRR Saya bisa mendapatkan solusi perkiraan dengan meminimalkan...
Misalkan A adalah matriks umum yang jarang, dan saya ingin menghitung nilai eigen. Saya tidak tahu cara mendeteksi multiplisitas untuk nilai eigen. Sejauh yang saya tahu, untuk kasus khusus, menemukan akar polinomial dengan metode matriks pengiring, kita dapat menerapkan RRQR untuk mendeteksi...
Dengan sistem mana A ∈ R n × n , saya membaca bahwa, dalam kasus iterasi Jacobi digunakan sebagai pemecah, metode ini tidak akan konvergen jika b memiliki komponen bukan nol dalam ruang nol A . Jadi, bagaimana seseorang dapat secara resmi menyatakan bahwa, asalkan b memiliki komponen non-nol yang...
Misalkan adalah matriks pasti simetris, positif. cukup besar sehingga mahal untuk menyelesaikan secara langsung. A A x = bA ∈ Rn × nA∈Rn×nA\in\mathbb{R}^{n\times n}SEBUAHAAA x = bAx=bAx=b Adakah algoritma iteratif untuk menemukan nilai eigen terkecil dari yang tidak melibatkan pembalikan di setiap...
Produk dalam kompleks memiliki dua definisi berbeda yang diputuskan oleh konvensi: atau . Di BLAS, saya menemukan rutinitas cdotu, zdotu, dan cdotc, zdotc. Dua rutinitas yang pertama sebenarnya menghitung (produk dalam palsu!) Dan dua rutinitas terakhir mengkonjugasikan vektor pertama dalam produk...
nVidia, misalnya, memiliki CUBLAS, yang menjanjikan peningkatan 7-14x. Naifnya, ini sama sekali tidak mendekati throughput teoritis kartu GPU nVidia. Apa saja tantangan dalam mempercepat aljabar linier pada GPU, dan apakah sudah ada rute aljabar linier yang lebih
Saya mencoba mendiagonalisasi beberapa matriks yang padat dan tidak terkondisikan. Dalam presisi mesin, hasilnya tidak akurat (mengembalikan nilai eigen negatif, vektor eigen tidak memiliki simetri yang diharapkan). Saya beralih ke fungsi Mathematica Eigensystem [] untuk mengambil keuntungan dari...