我必须反演一个大型稀疏矩阵(50000 X 12000)。它最初以numpy.ndarray的形式存储,矩阵的大小约为3.5GB。我已经尝试过使用numpy.linalg.pinv来转换这个矩阵,但是它崩溃了jupyter笔记本内核。将此numpy.ndarray转换为scipy.sparse.csr_matrix (稀疏矩阵格式)是可行的,但我不知道有任何函数可以计算csr_matrix的伪逆。
如何求大型稀疏矩阵的伪逆?
我有计算下三角矩阵求逆的代码。如何通过对下面的代码稍加修改来计算上三角矩阵的求逆? function L = L_inv(A)
[n,n] = size(A);
L = zeros(n);
for i=1:n
L(i,i) = 1/A(i,i);
for j=i+1:n
L(j,i)=-A(j, i:j-1)*L(i:j-1,i)/A(j,j);
end
end
我想计算一下功率。在一致性研究中,我采用了Walter公式来计算样本。然而,当我有主语的数量时,我需要用它来计算功率。
calcul_f <- function(alpha,puissance,ccc0,ccc1,nb){
cat("ccc0 correpond to the concordance to compare et ccc1 the new concordance et nb the number of replicate")
U_alpha <- abs(qnorm(alpha))
U_beta <- qnorm(puissance
因此,我有一个函数,它接受一些常量和c变量的值,并返回x和y变量的值,如下所示:
def fun(*constants, c):
#Calculates some stuf to get x and y
return x, y
(x,y) =兴趣(常数,c)
所有变量都是实数c属于0与正值cmax之间的x,y点相对于c是有序的,函数产生的曲线在x-y平面上是连续的,<code>f 210</code>
给定y的特定值时,近似c值的最佳方法是什么?
编辑蒂姆罗伯茨建议使用scipy.optimize.fsolve,这几乎适用于我。有没有一种方法可以告诉th
我正试图在opencv中反转一个矩阵。没有编译错误,但我一直收到"Unsupported format or combination of format () in unknown function,file ........\ocv\opencv\modules\core\src\lapack.cpp,第1469行“,这对理解我做错了什么没有多大帮助。我使用了以下代码:
Mat centerPointsMat = Mat(5, 3, CV_32SC2);
Mat centerPointsMatInv = Mat(5, 3, CV_32SC2);
for(int i=0; i<5
从数学上讲,通过Cholesky分解求正定矩阵的逆矩阵比仅使用np.linalg.inv(X)更快。然而,当我同时尝试这两种方法时,发现Cholesky分解的性能更差!
# Inversion through Cholesky
p = X.shape[0]
Ip = np.eye(p)
%timeit scipy.linalg.cho_solve(scipy.linalg.cho_factor(X,lower=True), Ip)
The slowest run took 17.96 times longer than the fastest. This could mean that an
我想求一个矩阵q+1e-5*np.ye( d) (size d×d)的逆,并使用下面的代码来获得近似结果。
Q = X.dot(X.T) # X is a large sparse matrix, Q is singular
P = np.linalg.inv(Q+1e-5*np.eye(d))
但我得到了这个:
P=[[ nan nan nan ..., nan nan nan]
[ nan nan nan ..., nan nan nan]
[ nan nan nan ..., nan nan nan]
...,
[ nan nan na