«dense-matrix» 태그된 질문

밀도가 높은 정방 행렬을 반전시키는 데 필요한 미분 방정식을 풀고 있습니다. 이 행렬 반전은 계산 시간을 가장 많이 소비하므로 사용 가능한 가장 빠른 알고리즘을 사용하고 있는지 궁금합니다. 내 현재 선택은 numpy.linalg.inv 입니다. 내 숫자에서 나는 그것이 n ( 행 수 ) 인 로 확장되는 것을 알기 O(n3)O(n3)O(n^3)때문에 방법은 가우시안 제거 …

11 numpy  dense-matrix  inverse 

반복적 인 방법으로 다음 선형 시스템을 효율적으로 해결하려는 희망이 있습니까? ∈ Rn × n, x ∈ R엔, b ∈ R엔, 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 > 10^6 A x = bAx=bAx=b 와 Δ − 6 6 …

11 linear-solver  dense-matrix  linear-system 

하자 실제, 광장, 밀도 행렬합니다. G 와 Q 는 대칭입니다. 허락하다A , G , Qㅏ,지,큐A, G, Q지지G큐큐Q H= [ A− Q− G− A티]H=[ㅏ−지−큐−ㅏ티]H = \begin{bmatrix} A & -G \\ -Q &-A^T \end{bmatrix} 해밀턴 행렬입니다. 의 행렬 지수를 계산하고 싶습니다 . 행렬 벡터 곱뿐만 아니라 전체 행렬 지수 e t H …

10 linear-algebra  matrix  dense-matrix 

밀도가 높고 조건이 잘못된 행렬을 대각선으로하려고합니다. 기계 정밀도에서 결과는 부정확합니다 (음의 고유 값을 반환하고 고유 벡터에는 예상 대칭이 없습니다). 임의 정밀도를 이용하기 위해 Mathematica의 Eigensystem [] 기능으로 전환했지만 계산 속도가 매우 느립니다. 나는 여러 솔루션에 열려 있습니다. 조건이 좋지 않은 문제에 적합한 패키지 / 알고리즘이 있습니까? 전제 조건 전문가가 아니므로 …

10 linear-algebra  parallel-computing  eigensystem  precision  dense-matrix