eigenvalue

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    埃尔米特矩阵的ARPACK的奇怪行为

    我想从数值上获得一些厄密矩阵的基态能量（参见下面代码中这个矩阵的定义）并且用矩阵参数“相位” 。 import scipy.sparse as sparse import scipy import numpy import numpy as np import math from scipy.special import binom import cmath import sympy
    python scipy eigenvalue arpack 2017-08-30

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    EigenvalueDecomposition返回错误的特征向量

    我使用apache.commons.math3库来计算一个3x3矩阵的特征向量，但对于计算特征向量的特征分解方法将返回错误的结果：这是我的代码： double[][] matrix = { {1 ,3 ,2}, {1 ,4 ,3}, {2 ,1 ,0} }; RealMatrix realMatrix = MatrixUtils.cr
    eigenvalue eigenvector matrix-decomposition 2017-12-18

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    有没有可以解决以下特征值的Fortran解算器？

    A是N乘N矩阵。 I是（N-2）乘以（N-2）的单位矩阵。 B是另一个N乘N矩阵，其被定义为 B=[I 0 0; 0 0 0; 0 0 0] 。 x是一个有N个元素的数组。如何解决以下形式的本征值 甲X = C 乙X，其中c是本征值， 通过使用特征值求解器？
    fortran eigenvalue 2017-09-22

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    使用sympy计算符号特征值

    我正在尝试计算大小为3x3的符号复数矩阵M的特征值。在某些情况下，eigenvals()完美。例如，下面的代码： import sympy as sp kx = sp.symbols('kx') x = 0. M = sp.Matrix([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) M[0, 0] = 1. M[0, 1] = 2./3.
    python-2.7 sympy symbolic-math eigenvalue 2017-09-22

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    绘制矩阵的特征值作为矩阵元素的函数

    我以前从未使用python，但现在需要它，因为我正在处理同事的项目。我想绘制矩阵的特征值作为矩阵的元素的功能，也就是我的矩阵看起来像 M=[[40,0,4],[0,0,4],[4,4,x]] 其中x是一个变量。所以矩阵有三个特征值 eig=numpy.linalg.eigvals(M) eig1=eig[0] eig2=eig[1] eig3=eig[0] 但
    python numpy matrix eigenvalue 2017-09-22

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    犰狳的eig_sym中的线程安全问题

    我有一个问题，通过eig_sym犰狳中的本征分解。当我试图计算出多组特征向量的并行，不时的特征向量是 不是正交 不归 甚至不会有问题的矩阵的特征向量。 如果每次只运行一次计算（所以这似乎是一些线程安全问题），此问题消失。一旦两个计算并行运行，问题就会再次出现。奇怪的是，特征值在任何情况下都是正确的。 //compile with: g++ -std=c++11 -pthread -larmadil
    c++ thread-safety armadillo eigenvalue eigenvector 2017-08-07

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    如何计算Fortran中的第一个特征值和特征向量

    我尝试使用一些示例（here）使用ARPACK，但我甚至无法弄清楚如何输入我的矩阵。从这个question看来，Python和Matlab中的实现似乎是避免ARPACK复杂性的唯一解决方案。是否有一些（基于Fortran的）方法来做到这一点，也避免计算所有的特征值/特征向量？
    fortran eigenvalue eigenvector arpack 2017-08-07

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    具有相同对角元素的PSD矩阵

    如何构造具有相同对角元素的两个正半定矩阵？假设M1和M2是两个psd矩阵。我想要对角线（M1）和对角线（M2）的矢量相同。非对角元素必须有所不同。 [a e f g] [a s t u] [e b h i] [s b v w] [f h c j] [t v c x] [g i j d] [u w x d] 认为第一个矩阵为M1，第二个矩阵为M2。请记住M1和M2都是PSD。 在此先感谢！
    matrix linear-algebra eigenvalue eigenvector 2017-10-11

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    Scipy eigsh为复杂输入矩阵返回错误结果

    我想用scipy.sparse.linalg.eigsh使用shift-invert模式找到复杂矩阵的特征值和特征向量。在矩阵中只有实数，我可以得到与spicy.linalg.eigh求解器相同的结果，但是在添加虚部时，特征值会发散。一个微小的例子： import numpy as np from scipy.linalg import eigh from scipy.sparse.linal
    python scipy complex-numbers eigenvalue eigenvector 2017-10-12

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    由Python计算的矩阵的特征向量似乎不是一个特征向量

    事先道歉，Python不是我的强项。 与矩阵的实际特征值（如Python计算）相对应的特征向量看起来不是特征向量，而由Wolfram Alpha计算的特征向量似乎可行。 （我的同事证实，同一病理执行R中的计算时，虽然我没有成绩单似乎是这样。）代码片段： >>> import numpy as np >>> in_matrix = np.array([[0.904, 0.012, 0.427],
    python numpy matrix eigenvalue eigenvector 2017-12-02
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