qr-decomposition

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柱旋转我有一个矩阵A可以通过下面的代码得到： b = matrix(c(20, 33, 10, 12, 14, 22, 34, 55, 11, 40, 0, 0, 0, 0, 0, 33,40, 66, 78, 90, 11, 45, 32, 55, 65), nrow = 5, ncol= 5) A =crossprod(b) > A

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无法获取线性回归系数R中后，通过户主

成功找到质量和可靠性我手动试图计算回归系数，而不是使用数据的任何默认http://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/datasets/regression/x31.txt 这里是我的代码，它正确地产生Q & R满足A = QR。但是我无法找到系数作为创造问题的尺寸。任何专家都可以帮助我吗？当我有适当的Q & R如何找到系数可能会出错？ library(xlsx) dat

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基R'qr`如何创建QR分解压缩格式？

我想知道如何使用RcppArmadillo从QR分解中返回'紧凑'形式。这是相对简单的使用RcppArmadillo与运行上的矩阵进行QR分解，执行以下操作： library(inline) src <- ' using namespace Rcpp; using namespace arma; mat X = as<mat>(A); mat Q, R; qr(Q,R,X);

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意外的输入结束，R编程

我目前在R中构建一个应用程序来计算QR矩阵分解，QR非负矩阵分解和计算ICA。目前我正在完成第一项任务。我收到以下错误： source("trial.R") Error in source("trial.R") : trial.R:153:0: unexpected end of input 151: 152: ^ 代码： library(rworldmap) install.package

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如何使用R中的QR分解计算最小二乘估计量的方差？

我试图学习QR分解，但无法弄清楚如何获得beta_hat的方差而不诉诸于传统的矩阵计算。我与iris数据集练习，并在这里是我到目前为止有： y<-(iris$Sepal.Length) x<-(iris$Sepal.Width) X<-cbind(1,x) n<-nrow(X) p<-ncol(X) qr.X<-qr(X) b<-(t(qr.Q(qr.X)) %*% y)[1:p]

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矩形矩阵的Lapack Orthonormalization函数

我想知道在Lapack中是否有一个函数用于对一个非常高且紧密矩阵的列进行正交归一化。 A similar previous question asked this question, presumably in the context of a square matrix。我的设置如下：我有一个M×N的矩阵A，我正在尝试对列进行正交归一化。所以，我的第一个想法是做一个QR分解。在Lapack中进

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TensorFlow中的QR分解

我看到有方法做Cholesky decomposition，并且在TensorFlow中使用QR方法求解线性系统，但是我找不到在TensorFlow中实现QR分解的方法。如何在TensorFlow中执行QR分解？

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如何从QR分解输出中获取Q？来自LAPACK的

DGEQRF and SGEQRF以打包格式返回QR分解的Q部分。打开包装似乎需要O(k^3)步骤（k个低级产品），并且看起来不是非常简单。另外，做连续乘法的数值稳定性对我来说还不清楚。 LAPACK是否包含解包Q的子程序，如果没有，我该怎么做？

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不同的QR分解结果与numpy和CULA

我正在以两种不同的方式执行QR分解：使用标准numpy方法并使用CULA库中实现的GEQRF LAPACK函数。这里是蟒蛇（PyCULA用于访问CULA）简单的例子： from PyCULA.cula import culaInitialize,culaShutdown from PyCULA.cula import gpu_geqrf, gpu_orgqr import numpy as

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本征QR分解结果不同于两种方法

我尝试使用Eigen使用QR分解，但从以下两种方法得到的结果不同，请帮我找出错误！谢谢。 // Initialize the sparse matrix A.setFromTriplets(triplets.begin(), triplets.end()); A.makeCompressed(); //Dense matrix method MatrixXd MatrixA = A;