- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
给定一个稀疏矩阵 A
和一个 vector b
,我想获得方程 A * 的解
以及 x
x = bA
的内核。
一种可能是convert A
到密集表示。
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/SparseQR>
int main()
{
// This is a toy problem. My actual matrix
// is of course bigger and sparser.
Eigen::SparseMatrix<double> A(2,2);
A.insert(0,0) = 1;
A.insert(0,1) = 2;
A.insert(1,0) = 4;
A.insert(1,1) = 8;
A.makeCompressed();
Eigen::Vector2d b;
b << 3, 12;
Eigen::SparseQR<Eigen::SparseMatrix<double>,
Eigen::COLAMDOrdering<int> > solver;
solver.compute(A);
std::cout << "Solution:\n" << solver.solve(b) << std::endl;
Eigen::Matrix2d A_dense(A);
std::cout << "Kernel:\n" << A_dense.fullPivLu().kernel() << std::endl;
return 0;
}
是否可以直接在稀疏表示中做同样的事情?除了 FullPivLu,我在任何地方都找不到函数 kernel()
.
最佳答案
我认为@chtz 的答案几乎是正确的,除了我们需要采用最后的 A.cols() - qr.rank() 列。这是一个数学推导。
假设我们对矩阵 Aᵀ 进行 QR 分解为
Aᵀ * P = [Q₁ Q₂] * [R; 0] = Q₁ * R
其中 P 是置换矩阵,因此
Aᵀ = Q₁ * R * P⁻¹。
我们可以看到 Range(Aᵀ) = Range(Q₁ * R * P⁻¹) = Range(Q₁)(因为 P 和 R 都是可逆的)。
由于 Aᵀ 和 Q₁ 具有相同的范围空间,这意味着 A 和 Q₁ᵀ 也将具有相同的零空间,即 Null(A) = Null(Q₁ᵀ)。 (这里我们使用 Range(M) 和 Null(Mᵀ) 对任何矩阵 M
互为补充的属性,因此 Null(A) = complement(Range(Aᵀ)) = complement(Range (Q₁)) = Null(Q₁ᵀ)).
另一方面,由于矩阵 [Q₁ Q₂] 是正交矩阵,Null(Q₁ᵀ) = Range(Q₂),因此 Null(A) = Range(Q₂),即 kernal(A) = Q₂。
由于 Q2 是正确的 A.cols() - qr.rank() 列,您可以调用 rightCols(A.cols() - qr.rank())
来检索A.
关于内核空间的更多信息,您可以引用https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_(linear_algebra)
关于c++ - Eigen:获取稀疏矩阵的核,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54766392/
我想了解表达式模板如何在 Eigen 中工作。 我知道两个动态双向量的总和是由如下所示的东西执行的: CwiseBinaryOp, VectorXd const, VectorXd const > o
在本征中,我们可以创建一个矩阵 Matrix3f m; m m(3, 8, 6); // Input after construction m.diagonal() << 3, 8, 6; Diag
我想知道是否有比使用 for 循环更简单的方法来解决我的问题。所以情况是这样的: 一般来说,我想从我的传感器收集数据点(消息类型为 Eigen::Vector3d,我无法更改它,因为它是一个巨大的框架
简而言之,问题是如何通过一个 Eigen::Map 反对一个期待一个函数 Eigen::MatrixXd 对象。 长话短说: 我有这个 C++ 函数声明 void npMatrix(const Eig
考虑以下代码。 const int N = 100; const float alpha = 0.9; Eigen::MatrixXf myVec = Eigen::MatrixXf::Random(
我试图获得两个张量的矩阵乘积,其中一个张量应该在相乘之前转置( At*B )。 到目前为止,我在 eigen documentation 中发现了什么是没有任何转置和两个矩阵都转置的矩阵乘积。 我正在
我的问题很简单,希望也有一个很好的答案:当我构造了 Eigen::MatrixXd 矩阵时,我可以使用多个线程同时填充矩阵中的行吗(如果我可以确保没有行被同时写入),或者我必须在每个线程中创建临时行对
#include #include namespace Eigen { // float op double -> double template struct ScalarBinaryOpTr
我在 Eigen 库的 API 上遇到了一些困难,即用于稀疏矩阵 Cholesky 分解的 SimplicialLLT 类。我需要分解三个矩阵,然后用它们来求解许多方程组(仅更改右侧) - 因此我只想
我正在尝试使用 Eigen 的 JacobiSVD 进行实验。特别是我试图从奇异值分解中重建输入矩阵。 http://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1Jac
我刚刚阅读了 Structures having static members Eigen 页。后者陈述如下: If you define a structure having members of
我正在使用 C++ 中的 Eigen 库来获取浮点方阵的平方根: MatrixXf gPrime(QUAD_EKF_NUM_STATES, QUAD_EKF_NUM_STATES); gPri
我正在尝试使用 vector 中的相应值来缩放矩阵中的所有列。如果此值为 0,我想用另一个按常数缩放的矩阵中的列替换该列。听起来很复杂,但在 Matlab 中它非常简单(但可能没有完全优化): a(:
使用 Eigen 将仿射变换转换为等距变换(即仅由旋转和平移组成)的最简单方法是什么? 图书馆? 两种变换都是 3D 的。仿射矩阵在左上象限有一个通用的 3x3 矩阵(即旋转、缩放和剪切),而等轴测在
我正在尝试生成 PCL 点云。我所有的点都在以下容器类型中: std::vector > 我想创建一个指向 PCL 点云的指针: pcl::PointCloud::Ptr pc 创建此点云的最有效方法
最近,我编译了 Eigen3 并用它在 Windows 上做一些线性代数任务。 但我想知道为什么 Eigen3 不需要链接额外的 lib 或 DLL(我只需要包含它的头文件) Eigen 是否在编译时
我正在使用特征张量库,在我看来,shuffle() 方法需要一个对象 Eigen::array 作为输入。 在我的实现中,我有一个 std::list 需要传递给 shuffle (当然我只在运行时知
我有两个问题。 Eigen::Affine3f 和 Eigen::Matrix4f 中表示的刚性变换是否相同? 我们如何从 Eigen::Affine3f 转换为 Eigen::Matrix4f,反之
我想用单个 3-D Eigen::Tensor 替换代码中的一系列矩阵。考虑到这一点,我尝试比较张量和矩阵的性能。 下面的函数“tensorContractTest”执行 (n,n,n) 3 阶张量与
如何将 ArrayXXd 数组转换为 MatrixXd?到目前为止,我已经完成了 MatrixXd temp_mat = my_array; 并且隐式转换似乎工作正常,但这是应该完成的方式吗?或者我应
我是一名优秀的程序员,十分优秀!