Judulnya adalah pertanyaan. Teknik ini melibatkan penggunaan "matriks kofaktor", atau "matriks adjugate", dan memberikan formula eksplisit untuk komponen kebalikan dari matriks kuadrat. Tidak mudah dilakukan dengan tangan untuk sebuah matriks yang lebih besar dari, katakanlah, 3×33×33\times 3 ....
Dalam proyek perangkat lunak yang saya kerjakan, perhitungan tertentu jauh lebih mudah untuk matriks peringkat rendah yang padat. Beberapa contoh masalah melibatkan matriks peringkat rendah yang padat, tetapi mereka diberikan kepada saya secara penuh, bukan sebagai faktor, jadi saya harus memeriksa...
Pertanyaan: Metode apa yang tersedia untuk secara akurat dan efisien menghitung struktur sparsity dari matriks elemen hingga? Info: Saya sedang mengerjakan pemecah Persamaan Tekanan Poisson, menggunakan metode Galerkin dengan basis Lagrange kuadratik, ditulis dalam C, dan menggunakan PETSc untuk...
Saya bertanya-tanya apakah algoritma Thomas adalah cara tercepat (dapat dibuktikan?) Untuk menyelesaikan sistem tridiagonal simetris dominan diagonal dalam hal kompleksitas algoritmik (tidak mencari paket implementasi seperti LAPACK dll). Saya tahu bahwa kedua algoritma Thomas dan multigrid adalah...
Angka floating point presisi tunggal mengambil setengah memori dan pada mesin modern (bahkan pada GPU tampaknya) operasi dapat dilakukan dengan mereka pada kecepatan hampir dua kali lipat dibandingkan dengan presisi ganda. Banyak kode FDTD yang saya temukan secara eksklusif menggunakan aritmatika...
Saya sedang mengerjakan perpustakaan matriks header-only untuk memberikan tingkat kemampuan aljabar linier yang masuk akal dalam paket sesederhana mungkin, dan saya mencoba mensurvei seperti apa keadaan seni saat ini: menghitung SVD dari sebuah matriks kompleks. Saya sedang melakukan dekomposisi...
Saya mencari perpustakaan yang melakukan operasi matriks pada matriks jarang besar tanpa mengorbankan stabilitas numerik. Matriks akan menjadi 1000+ oleh 1000+ dan nilai-nilai matriks akan berada di antara 0 dan 1000. Saya akan melakukan algoritma kalkulus indeks sehingga saya akan menghasilkan...
Diberikan dua matriks AAA dan BBB , saya ingin mencari vektor xxx dan yyy , sehingga, min∑ij(Aij−xiyjBij)2.min∑ij(Aij−xiyjBij)2. \min \sum_{ij} (A_{ij} - x_i y_j B_{ij})^2. Dalam bentuk matriks, saya mencoba untuk meminimalkan norma Frobenius dari
Saya perlu memecahkan sistem linear yang jarang sama (300x300 hingga 1000x1000) dengan banyak sisi kanan (300 hingga 1000). Selain masalah pertama ini, saya juga ingin menyelesaikan sistem yang berbeda, tetapi dengan elemen bukan nol yang sama (hanya nilai yang berbeda), yaitu banyak sistem jarang...
Saya menggunakan MATLAB untuk memecahkan masalah yang melibatkan penyelesaian di setiap timestep, di mana berubah seiring waktu. Saat ini, saya menyelesaikan ini menggunakan MATLAB :bAx=bAx=b\mathbf{A} \mathbf{x}=\mathbf{b}bb\mathbf{b}mldivide x = A\b Saya memiliki fleksibilitas untuk membuat...
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...
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...
Bagaimana MATLAB, misalnya, menghitung SVD dari matriks yang diberikan? Saya berasumsi jawabannya mungkin melibatkan menghitung vektor eigen dan nilai eigen A*A'. Jika itu masalahnya, saya juga ingin tahu bagaimana cara
Harap cantumkan paket Python (petsc4py, dll ...) dan pemecah langsung yang jarang didukungnya. Tolong, satu (komunitas-wiki) jawaban per
Saya memecahkan persamaan diferensial yang perlu membalik matriks kuadrat padat. Pembalikan matriks ini menghabiskan sebagian besar waktu perhitungan saya, jadi saya bertanya-tanya apakah saya menggunakan algoritma tercepat yang tersedia. Pilihan saya saat ini adalah numpy.linalg.inv . Dari angka...
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 ]
Persamaan matriks berikut dalam untuk matriks dan diberikan muncul dalam karya saya sebagai karakterisasi dari matriks kovarians. Saya telah belajar bahwa persamaan ini dikenal, khususnya dalam teori kontrol waktu kontinu, sebagai persamaan Lyapunov , dan bahwa ada berbagai algoritma terkenal...
Adakah harapan dalam menyelesaikan sistem linear berikut secara efisien dengan metode berulang? A∈Rn×n,x∈Rn,b∈Rn, with n>106A∈Rn×n,x∈Rn,b∈Rn, with n>106A \in \mathbb{R}^{n \times n}, x \in \mathbb{R}^n, b \in \mathbb{R}^n \text{, with } n >
Saya baru mengenal paket PETSc. Saya memiliki ~ 4000x4000 matriks A dalam format matriks-pasar dan saya ingin mendapatkan PETSc untuk menyelesaikannya dengan menggunakan beberapa prosesor. Saya tahu bagaimana menyelesaikan sistem pada satu prosesor, tetapi saya tidak tahu bagaimana...
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...