偽逆矩陣與奇異值分解（SVD）
偽逆矩陣與奇異值分解（SVD） 偽逆矩陣 矩陣的逆 定義：設\(A\)是\(n\)階方陣，如果存在\(n\)階方陣\(B\)，使得\(AB=BA=E\)，則稱矩陣\(A\)為可逆矩陣，矩陣\(B\)成為\(A\)的逆矩陣，記作\(A^{-1}=B\)。 注意：如果\(n\)階矩陣 ...
原文：使用numpy求解Zoepritz 方程矩陣偽逆時報錯: SVD did not converge
筆者在使用numpy中的pinv函數求解偽逆時系統報錯: SVD did not converge. 奇異值分解不收斂 具體原因不太清楚, 應該是因為函數在求解偽逆的算法在迭代過程中難以收斂導致的. 解決方法: 引入scipy中的求解偽逆的函數 scipy.linalg.pinv Zoepritz equations的python程序在: https: github.com cui xiaoang ...
2019-10-19 10:52 0 1289 推薦指數：
相關推薦
python+numpy中矩陣的逆和偽逆的區別
定義：(百度百科) 對於矩陣A，如果存在一個矩陣B，使得AB=BA=E，其中E為與A,B同維數的單位陣，就稱A為可逆矩陣（或者稱A可逆），並稱B是A的逆矩陣，簡稱逆陣。（此時的逆稱為凱利逆） 矩陣A可逆的充分必要條件是|A|≠0。 偽逆矩陣是逆矩陣的廣義形式。由於奇異矩陣或非 ...
使用cv::invert()求解Mat矩陣的逆矩陣
opencv中cv::invert()可直接用來求解矩陣的逆矩陣 函數原型如下： double cv::invert（InputArray src, OutputArray dst, int flags = DECOMP_LU ) Parameters src: 待求解的矩陣 dst ...
Numpy實現SVD矩陣分解
1. 引入包 2. 實現矩陣分解 3. 從分量還原矩陣 ...
SVD分解 求解超定方程組
做平差的時候，需要解誤差方程組，而 有的書本上說解線性的誤差方程組，並不需要初值。 在查閱了測量平差書本之后，書里描述，一般是需要參數的初始值的。 這就產生了疑問。 因為非線性方程的線性化之后，舍掉了二次項之后的值，會造成平差模型的弱化。因此在進行非線性方程的平差過程中，一般是對改正 ...
numpy中矩陣的逆，求解，特征值，特征向量
逆：numpy.linalg.inv() # 求矩陣的逆import numpy as npa=np.mat('1 0;0 1')#生成一個矩陣print(type(a))b=np.linalg.inv(a)print(b) 求解：numpy.linalg.solve() ...
矩陣方程求解方法分類
本文摘自張賢達的《矩陣分析與應用》第六章 ---------------------------------------------------------------------------------- ...
SVD分解求解旋轉矩陣
， 所以 所以 而 令，對S進行SVD分解，則 令，則M為正交陣， 要求得最大跡，則使m ...