稀疏正定矩阵的Cholesky分解 本文大部分参考这篇文章。图片也是从他那里复制的>_< 图和矩阵的对应 考虑矩阵A,如果A[i][j]=w,那么在i,j之间就有一条长度为w的路径。由于我们考虑的是无向图,因此这个矩阵A一定满足\(A=A^T\) 正定(SPD)矩阵 ...
在前面的博客中我提到了如何实现正定矩阵的Cholesky分解,并提供了源代码,通过该代码可以将一个正定矩阵分解为一个上三角矩阵和其转置的乘积,在此基础上,对上三角矩阵进行求逆是十分简单的运算,在得到其逆矩阵之后,也就能求出原正定矩阵的逆矩阵了。 数学原理如下: 对于u的逆矩阵,可以使用下列函数进行计算: functionut invutri u m,n size u ifm n error Err ...
2017-09-15 14:38 0 2159 推荐指数:
稀疏正定矩阵的Cholesky分解 本文大部分参考这篇文章。图片也是从他那里复制的>_< 图和矩阵的对应 考虑矩阵A,如果A[i][j]=w,那么在i,j之间就有一条长度为w的路径。由于我们考虑的是无向图,因此这个矩阵A一定满足\(A=A^T\) 正定(SPD)矩阵 ...
矩阵分解是将矩阵拆解成多个矩阵的乘积,常见的分解方法有 三角分解法、QR分解法、奇异值分解法。三角分解法是将原方阵分解成一个上三角矩阵和一个下三角矩阵,这种分解方法叫做LU分解法。进一步,如果待分解的矩阵A是正定的,则A可以唯一的分解为 \[{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf ...
因为坐标系转换实现需要求系数矩阵,所以这里只介绍n*n维矩阵求逆矩阵的方法 单位矩阵E定义: 1 0 0 ... 0 0 1 0 ... 0 0 0 1 ... 0 0 0 0 ... 1 对角线上都是1,其他位置全是0 矩阵相乘: n*n维 ...
求逆矩阵最有效的方法是初等变换法(虽然还有别的方法)。如果要求方阵 \(A\) 的逆矩阵,标准的做法是: 将矩阵 \(A\) 与单位矩阵 \(I\) 排成一个新的矩阵 \((A \quad I)\) 将此新矩阵 \(( A \quad I )\) 做初等行变换,将它 ...
在众多的机器学习模型中,线性代数的身影无处不在,当然,我们也会时常碰到线性代数中的正定矩阵和半正定矩阵。例如,多元正态分布的协方差矩阵要求是半正定的。 1. 基本的定义 正定和半正定这两个词的英文分别是positive definite和positive ...
在众多的机器学习模型中,线性代数的身影无处不在,当然,我们也会时常碰到线性代数中的正定矩阵和半正定矩阵。例如,多元正态分布的协方差矩阵要求是半正定的。 --------------×--------------×-------------- 1. 基本的定义 正定和半正定这两个词的英文分别 ...
1 基本的定义 正定和半正定这两个词的英文分别是 positive definite 和 positive semi-definite,其中,definite是一个形容词,表示“明确的、确定的”等意思。 定义1:给定一个大小为 $n \times n$ 的实对称矩阵 ...
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