Existe alguma esperança em resolver o seguinte sistema linear de maneira eficiente com um método iterativo? A∈Rn×n,x∈Rn,b∈Rn, with n>106A∈Rn×n,x∈Rn,b∈Rn, with n>106A \in \mathbb{R}^{n \times n}, x \in \mathbb{R}^n, b \in \mathbb{R}^n \text{, with } n >
Estou resolvendo equações diferenciais que exigem inverter matrizes quadradas densas. Essa inversão de matriz consome a maior parte do meu tempo de computação, então eu queria saber se estou usando o algoritmo mais rápido disponível. Minha escolha atual é numpy.linalg.inv . Dos meus números, vejo...
Estou tentando diagonalizar algumas matrizes densas e mal condicionadas. Na precisão da máquina, os resultados são imprecisos (retornando valores próprios negativos, os vetores próprios não possuem as simetrias esperadas). Eu mudei para a função Eigensystem [] do Mathematica para tirar proveito da...
Sejam matrizes reais, quadradas e densas. e são simétricos. DeixeiA,G,QA,G,QA, G, QGGGQQQ H=[A−Q−G−AT]H=[A−G−Q−AT]H = \begin{bmatrix} A & -G \\ -Q &-A^T \end{bmatrix} ser uma matriz hamiltoniana. Eu quero calcular o exponencial matriz de . Preciso da exponencial da matriz completa, , não apenas...
Estou usando o Tatu para fazer multiplicações de matriz muito intensivas com comprimentos laterais , onde pode ser de até 20 ou mais. Estou usando o Armadillo com o OpenBLAS para multiplicação de matrizes, o que parece estar fazendo um trabalho muito bom em núcleos paralelos, exceto que tenho um...
Suponha que eu conheça a esparsidade esperada de uma matriz (ou seja, o número de não-zeros / número total possível de não-zeros). Existe uma regra prática (talvez aproximada) para decidir se o armazenamento de matriz esparsa deve ser usado (especificamente, armazenamento de linhas compactadas)...