线性代数是数学的核心体，研究这些空间之间的向量空间和线性映射。主要主题包括：矩阵，向量，线性方程的同时系统，对角线形式，特征值，特征向量，投影，点，线，平面，超平面，旋转和反射。
我有一个方差-协方差矩阵作为优化问题的一部分，我想获得 Cholesky 因子。 # 前八个值是无关的（这是我的优化方案的另一部分......
我正在编写一个函数来获取两个向量之间的马哈拉诺比斯距离。我知道这是使用方程 a'*C^-1*b 实现的，其中 a 和 b 是向量，C 是协方差矩阵...
我必须求解具有多个右侧的线性方程组，A*X=B，其中A和B都是（上）三角实数方阵。尺寸大概是200乘200。有没有快的...
当给出良好的初始猜测时，是否有更快的方法来获取特征值/向量？
据我所知，numpy.eig和scipy.eig来自LAPACK，算法基于迭代方法。 如果我们假设给出了特征值和特征向量的良好初始猜测（非常
使用一些 Python 库对正半定矩阵进行 Cholesky 分解
我正在寻找一个内置函数，可以在Python中实现正半定矩阵的Cholesky分解。 存在 NumPy (numpy.linalg.cholesky) 和 SciPy (sc...
这个矩阵数学可以更快地完成吗？ 我正在使用 Python 以相对透视方式渲染 3D 点。速度很重要，因为它会在接下来的某个时刻直接转化为帧速率。 我
使用 scipy.linalg.solve_triangle 求解 xA=b
我想使用 scipy.linalg.solve_triangle() 来求解 xA=b （而不是 Ax=b）形式的系统。是否有捷径可寻？我想我也许可以在使用之前调换所有内容......
我是 Rust 新手，我正在尝试使用 Rust 对多个矩阵执行顺序克罗内克积，即我想做 在Python中，我知道我能做到 将 numpy 导入为 np 从 functools 导入减少...
快速、数值稳定的方法来计算矩阵 M，使得 MY 是 AX = Y 的最小二乘解
我正在寻找一种快速、数值稳定的方法来计算这个数字。我尝试过使用 SVD 来计算 A 的伪逆，但事实证明这对于我的需求来说太慢了。有没有...
我想计算 3 个元素的两个向量的点积。我正在查看 wasm 矢量指令，只有一个点指令： i32x4.dot_i16x8_s 它的类型是两个v128...
我正在尝试构建一个程序来对矩阵进行 QR 分解 我试过这个： 程序 QR_因式分解 隐式无 整数，参数 :: n = 3 实数(8)，维度(1:9) :: AA ...
我有一个 C 内核，我想将其转换为 cuda 内核。然而，我在为这个函数编写内核时遇到了麻烦，因为它由多个嵌套循环组成。我的方法是
我需要求解 x 的一组 Ax = B 形式的联立方程。我使用了 numpy.linalg.solve 函数，输入 A 和 B，但出现错误 LinAlgError：数组的最后 2 个维度
我正在寻找一种比暴力破解更好的算法。 给定一个 M x N 整数矩阵，确定行/列的集合，使得其交点处的所有元素的总和最大化。 下面是...
关于 QR 分解的混淆，用于删除 python 中潜在秩亏矩阵的线性独立行
我正在尝试编写一个函数，该函数接受方阵或非方阵作为输入并返回行的子集，以便返回的矩阵是满秩的。我还需要线性跟踪哪个
我想知道在Python中将数据点拟合到非线性函数的正确方法应该是什么。 我正在尝试拟合一系列数据点 t = [0., 0.5, 1., 1.5, ...., 4.] y = [6.3，...
我正在尝试使用其光谱分量来转换数组。 让我们考虑这个 4x4 数组 将 numpy 导入为 np 从 numpy.linalg 导入 eig arr = np.asarray([[23, 34, 78, 54], ...
我试图根据数组的第一个光谱分量来转换数组，但我得到的输出特征与原始特征非常不同，即使我保留了整个分量。 让我们考虑一下...
1/23 * [1 2 3] 的计算返回 [0.041667 0.083333 0.125000]。 我只想要一个像 [1/23 2/23 3/23] 这样的显示
为什么使用 np.linalg.norm 会引入看不见的数值不等式，但写出来却不会？
假设我有这两个变量： 将 numpy 导入为 np a = np.array([[ 0, 1, 10, 2, 5]]) b = np.array([[ 0, 1, 18, 15, 5], [13,9,23,3,22], [ 2, 10, 17, 4,...