在前面的博客中我提到了如何實現正定矩陣的Cholesky分解,並提供了源代碼,通過該代碼可以將一個正定矩陣分解為一個上三角矩陣和其轉置的乘積,在此基礎上,對上三角矩陣進行求逆是十分簡單的運算,在得到其逆矩陣之后,也就能求出原正定矩陣的逆矩陣了。 數學原理如下: 對於u的逆矩陣,可以使 ...
稀疏正定矩陣的Cholesky分解 本文大部分參考這篇文章。圖片也是從他那里復制的 gt lt 圖和矩陣的對應 考慮矩陣A,如果A i j w,那么在i,j之間就有一條長度為w的路徑。由於我們考慮的是無向圖,因此這個矩陣A一定滿足 A A T 正定 SPD 矩陣的Cholesky分解 要做的事情是將一個正定矩陣A分解為一個下三角矩陣L和其轉置的乘積,也即 A LL T 。 考慮這樣一個做法: 考慮 ...
2021-12-21 16:49 10 1536 推薦指數:
在前面的博客中我提到了如何實現正定矩陣的Cholesky分解,並提供了源代碼,通過該代碼可以將一個正定矩陣分解為一個上三角矩陣和其轉置的乘積,在此基礎上,對上三角矩陣進行求逆是十分簡單的運算,在得到其逆矩陣之后,也就能求出原正定矩陣的逆矩陣了。 數學原理如下: 對於u的逆矩陣,可以使 ...
矩陣分解是將矩陣拆解成多個矩陣的乘積,常見的分解方法有 三角分解法、QR分解法、奇異值分解法。三角分解法是將原方陣分解成一個上三角矩陣和一個下三角矩陣,這種分解方法叫做LU分解法。進一步,如果待分解的矩陣A是正定的,則A可以唯一的分解為 \[{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf ...
(226條消息) 幾種矩陣分解算法: LU分解,Cholesky分解,QR分解,SVD分解,Jordan分解_mucai1的專欄-CSDN博客_矩陣的qr分解 (226條消息) 基於QR分解與Jacobi方法的SVD分解_chenaiyanmie的博客-CSDN博客_jacobi分解 ...
接着LU分解繼續往下,就會發展出很多相關但是並不完全一樣的矩陣分解,最后對於對稱正定矩陣,我們則可以給出非常有用的cholesky分解。這些分解的來源就在於矩陣本身存在的特殊的 結構。對於矩陣A,如果沒有任何的特殊結構,那么可以給出A=L*U分解,其中L是下三角矩陣且對角線全部為1,U ...
在眾多的機器學習模型中,線性代數的身影無處不在,當然,我們也會時常碰到線性代數中的正定矩陣和半正定矩陣。例如,多元正態分布的協方差矩陣要求是半正定的。 1. 基本的定義 正定和半正定這兩個詞的英文分別是positive definite和positive ...
在眾多的機器學習模型中,線性代數的身影無處不在,當然,我們也會時常碰到線性代數中的正定矩陣和半正定矩陣。例如,多元正態分布的協方差矩陣要求是半正定的。 --------------×--------------×-------------- 1. 基本的定義 正定和半正定這兩個詞的英文分別 ...
1 基本的定義 正定和半正定這兩個詞的英文分別是 positive definite 和 positive semi-definite,其中,definite是一個形容詞,表示“明確的、確定的”等意思。 定義1:給定一個大小為 $n \times n$ 的實對稱矩陣 ...
乍看正定和半正定會被嚇得虎軀一震,因為名字取得不知所以,所以老是很排斥去理解這個東西是干嘛用的,下面根據自己和結合別人的觀點解釋一下什么是正定矩陣(positive definite, PD) 和半正定矩陣(positive semi-definite, PSD)。 定義 首先從定義開始對PD ...