原文:稀疏正定矩阵的Cholesky分解

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 gt lt 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 矩阵的Cholesky分解 要做的事情是将一个正定矩阵A分解为一个下三角矩阵L和其转置的乘积,也即 A LL T 。 考虑这样一个做法: 考虑 ...

2021-12-21 16:49 10 1536 推荐指数:

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基于Cholesky分解正定矩阵求逆矩阵

在前面的博客中我提到了如何实现正定矩阵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 ...

Fri Sep 15 22:38:00 CST 2017 0 2159
矩阵分解----Cholesky分解

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,如果待分解矩阵A是正定的,则A可以唯一的分解为 \[{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf ...

Sun Nov 18 16:38:00 CST 2018 0 782
cholesky分解

接着LU分解继续往下,就会发展出很多相关但是并不完全一样的矩阵分解,最后对于对称正定矩阵,我们则可以给出非常有用的cholesky分解。这些分解的来源就在于矩阵本身存在的特殊的 结构。对于矩阵A,如果没有任何的特殊结构,那么可以给出A=L*U分解,其中L是下三角矩阵且对角线全部为1,U ...

Mon May 12 01:47:00 CST 2014 0 3864
正定矩阵与半正定矩阵

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 ...

Sat Nov 23 01:31:00 CST 2019 0 272
正定矩阵和半正定矩阵

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 ...

Thu Aug 13 08:32:00 CST 2020 0 871
正定矩阵 和 半正定矩阵

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 ...

Wed Sep 22 04:25:00 CST 2021 0 207
如何理解正定矩阵和半正定矩阵

乍看正定和半正定会被吓得虎躯一震,因为名字取得不知所以,所以老是很排斥去理解这个东西是干嘛用的,下面根据自己和结合别人的观点解释一下什么是正定矩阵(positive definite, PD) 和半正定矩阵(positive semi-definite, PSD)。 定义 首先从定义开始对PD ...

Thu Sep 05 03:31:00 CST 2019 3 6937
 
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