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  • 计算3X3矩阵模

    2014-06-10 22:22:43
    计算3X3矩阵模 C语言程序,含代码,直接计算
  • %高斯消元法求模q下,高阶(阶数上限很高)矩阵A的逆矩阵。包含要调用的乘法逆元的Eulid.m函数 %A为矩阵,n为A的秩,q为大素数,内含两函数,invmodgaoshi.m求矩阵的模逆矩阵,Eulid.m元素modq的乘法逆元,...
  • 矩阵范数与矩阵

    万次阅读 多人点赞 2017-12-23 19:42:35
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    矩阵范数(matrix norm)是数学中矩阵论、线性代数、泛函分析等领域中常见的基本概念,是将一定的矩阵空间建立为赋范向量空间时为矩阵装备的范数。应用中常将有限维赋范向量空间之间的映射以矩阵的形式表现,这时映射空间上装备的范数也可以通过矩阵范数的形式表达。
    矩阵范数却不存在公认唯一的度量方式, 一般来讲矩阵范数除了正定性,齐次性和三角不等式之外,还规定其必须满足相容性:  。所以矩阵范数通常也称为相容范数。

    如果║·║α是相容范数,且任何满足║·║β≤║·║α的范数║·║β都不是相容范数,那么║·║α称为极小范数。对于n阶实方阵(或复方阵)全体上的任何一个范数║·║,总存在唯一的实数k>0,使得k║·║是极小范数。
    注:如果不考虑相容性,那么矩阵范数和向量范数就没有区别,因为mxn矩阵全体和mn维向量空间同构。引入相容性主要是为了保持矩阵作为线性算子的特征,这一点和算子范数的相容性一致,并且可以得到Mincowski定理以外的信息。
     
    首先给出向量范数及矩阵范数的计算方法(来自JIMYE的博客):

    1、向量范数

    1-范数:,即向量元素绝对值之和,matlab调用函数norm(x, 1) 。

    2-范数:,Euclid范数(欧几里得范数,常用计算向量长度),即向量元素绝对值的平方和再开方,matlab调用函数norm(x, 2)。

    ∞-范数:,即所有向量元素绝对值中的最大值,matlab调用函数norm(x, inf)。

    -∞-范数:,即所有向量元素绝对值中的最小值,matlab调用函数norm(x, -inf)。

    p-范数:,即向量元素绝对值的p次方和的1/p次幂,matlab调用函数norm(x, p)。

     

    2、矩阵范数

     

    1-范数:, 列和范数,即所有矩阵列向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A, 1)。

    2-范数:,谱范数,即A'A矩阵的最大特征值的开平方。matlab调用函数norm(x, 2)。

    ∞-范数:,行和范数,即所有矩阵行向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A, inf)。

    F-范数:,Frobenius范数,即矩阵元素绝对值的平方和再开平方,matlab调用函数norm(A, ’fro‘)。

    另外,对于范数的其他性质,有如下定义:
     

    诱导的范数

    把矩阵看作线性算子,那么可以由向量范数诱导出矩阵范数
    ║A║ = max{║Ax║:║x║=1}= max{║Ax║/║x║: x≠0}
    它自动满足对向量范数的相容性
    ║Ax║ ≤ ║A║║x║
    并且可以由此证明:
    ║AB║ ≤ ║A║║B║。
    注:
    ⒈ 上述定义中可以用max代替sup是因为有限维空间的单位闭球是紧的(有限开覆盖定理),从而上面的连续函数可以取到最值。
    ⒉ 单位矩阵的算子范数为1。
     
    常用的三种p-范数推导出的矩阵范数:
    1-范数:
    ║A║1 = max{ ∑|ai1|,∑|ai2|,……,∑|ain| } (列和范数,A每一列元素绝对值之和的最大值)(其中∑|ai1|第一列元素绝对值的和∑|ai1|=|a11|+|a21|+...+|an1|,其余类似);
    2-范数:
    ║A║2 = A的最大奇异值 = (max{ λi(AH*A) }) 1/2 (谱范数,即A^H*A 特征值λi中最大者λ1的平方根,其中AH为A的转置 共轭矩阵);
    ∞-范数:
    ║A║∞ = max{ ∑|a1j|,∑|a2j|,...,∑|amj| } (行和范数,A每一行元素绝对值之和的最大值)(其中∑|a1j| 为第一行元素绝对值的和,其余类似);
    其它的p-范数则没有很简单的表达式。
    对于p-范数而言,可以证明║A║p=║AH║q,其中p和q是共轭指标。
    简单的情形可以直接验证:║A║1=║AH║∞,║A║2=║AH║2,一般情形则需要利用║A║p=max{yH*A*x:║x║p=║y║q=1}。
     

    非诱导范数

    有些矩阵范数不可以由向量范数来诱导,比如常用的Frobenius范数(也叫Euclid范数,简称F-范数或者E-范数):
    ║A║F= (∑∑ aij2)1/2 (A全部元素平方和的平方根)。
    容易验证F-范数是相容的,但当min{m,n}>1时F-范数不能由向量范数诱导(||E11+E22||F=2>1)。
    可以证明任一种矩阵范数总有与之相容的向量范数。
    例:
    定义║x║=║X║,其中X=[x,x,…,x]是由x作为列的矩阵。由于向量的F-范数就是2-范数,所以F-范数和向量的2-范数相容。
    另外还有以下结论
    ║AB║F <= ║A║F ║B║2
    ║AB║F ≤ ║A║2 ║B║F

     

    矩阵谱半径

    定义:
    A是n阶方阵,λi是其特征值,i=1,2,…,n。则称特征值的绝对值的最大值为A的谱半径,记为ρ(A)。
    :注意要将谱半径与谱范数(2-范数)区别开来,谱范数是指A的最大奇异值,即AH*A最大特征值的算术平方根。
    谱半径是矩阵的函数,但不是矩阵范数。谱半径和范数的关系是以下几个结论:
    定理1:
    谱半径不大于矩阵范数,即ρ(A)≤║A║。
    因为任一特征对λ,x,Ax=λx,可得Ax=λx。两边取范数并利用相容性即得结果。
    定理2:
    对于任何方阵A以及任意正数e,存在一种矩阵范数使得║A║<ρ(A)+e。
    定理3(Gelfand定理):
    ρ(A)=lim_{k->;∞} ║Ak║1/k。
    推论:
    推论1:矩阵序列 I,A,A2,…Ak,… 收敛于零的充要条件是ρ(A)<1。
    推论2:级数 I+A+A2+... 收敛到(I-A)-1的充要条件是ρ(A)<1。
     

    酉不变范数

    定义
    如果范数║·║满足║A║=║UAV║对任何矩阵A以及酉矩阵U,V成立,那么这个范数称为酉不变范数。
    容易验证,2-范数和F-范数是酉不变范数。因为酉变换不改变矩阵的奇异值,所以由奇异值得到的范数是酉不变的,比如2-范数是最大奇异值,F-范数是所有奇异值组成的向量的2-范数。反之可证明,所有的酉不变范数都和奇异值有密切联系:
    Von Neumann定理:在酉不变范数和对称度规函数(symmetric gauge function)之间存在一一对应关系。也就是说任何酉不变范数事实上就是所有奇异值的一个对称度规函数。
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  • matlab求矩阵、向量的

    万次阅读 2014-10-31 20:43:31
    求矩阵

    求矩阵的模:

    function count = juZhenDeMo(a,b)
    [r,c] = size(a);%求a的行列
    [r1,c1] = size(b);%求b的行列
    count = 0;
    for j=1:r-r1+1%所求的行数中取
        for i=1:c-c1+1%所有的列数中取
            d = a(j:j+r1-1,i:i+c1-1);
            e = double(d==b);
            if(sum(e(:))==r1*c1)
                count = count + 1;
            end
        end
    end<pre name="code" class="plain">clc;
    clear;
    a = eye(6)
    b = [1 0;0 1]
    disp('a矩阵中b的模的个数是:');
    count = juZhenDeMo(a,b)

    end

     
    
    求向量的模:

    function count = sta_submatrix1(a,b)
    count = 0;
    for i = 1:length(a)-length(b)+1
        c = a(i:i+length(b)-1);
        e = doub
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  • 矩阵分解模型

    千次阅读 2019-01-27 15:11:11
    比如,第一个特征可以对应某个用户对动作片的喜好程度。 2.每个物品可描述为n个属性或特征。比如,接上一点,第一个特征可以用对应某部电影与动作片的接近程度。 3.将用户和物品对应的属性相乘后求和,该值可能很...

    矩阵分解模型做如下假设:

    1.每个用户可描述为n个属性或特征。比如,第一个特征可以对应某个用户对动作片的喜好程度。

    2.每个物品可描述为n个属性或特征。比如,接上一点,第一个特征可以用对应某部电影与动作片的接近程度。

    3.将用户和物品对应的属性相乘后求和,该值可能很接近用户会对该物品的评级。

     

    1.显式矩阵分解

    当要处理的数据是由用户所提供的自身的偏好数据时,这些数据被称作显式偏好数据。这类数据包括如物品评级、赞、喜欢等用户对物品的评价。

    这些数据大都可以转换用户为行、物品为列的二维矩阵。矩阵的每一个数据表示为某个用户对特定物品的偏好。大部分情况下用户只会和少数物品接触,所以该矩阵只有少部分数据非零,即该矩阵很稀疏

    对这个矩阵分解,找到他的两个低阶矩阵。假设我们的用户和物品数目分别是U和I,那对应的“用户-物品”矩阵的维度为U*I。那对应的两个低阶矩阵分别是用户的U*k矩阵,和物品的I*k矩阵。这两个矩阵也被称为因子矩阵。因子矩阵通常是稠密的。

     

    由于对“用户-物品”矩阵直接建模,用这些模型进行预测也相对直接:要计算给定用户对某个物品的预计评级,就从用户因子矩阵和物品因子矩阵分别选取相应的行(用户因子向量)与列(物品因子向量),然后计算两者的点积即可

     

    而对于物品之间相似度的计算,可以直接用物品矩阵中的因子向量做相似度计算。

     

    因子分解类模型的的利弊:

    利:求解容易,表现出色

    弊:不好解释,吃资源(因子向量多,训练阶段计算量大)

     

    2.隐式矩阵分解

    隐式矩阵就是针对隐式反馈数据。在这类数据中,用户对物品的偏好不会直接给出,而是隐含在用户与物品的交互之中。二元数据(比如用户是否观看了某部电影或是否购买了某个商品)和计数数据(比如用户观看某部电影的次数)便是这类数据。

     

    处理隐式数据的方法相当多。SparkMllib实现了一个特定的方法。它将输入的评级数据视为两个矩阵:一个二元偏好矩阵P和一个信心权重矩阵C。

    隐式模型仍然会创建一个用户因子矩阵和一个物品因子矩阵。但是,模型所求解的是偏好矩阵而非评级矩阵的近似。

     

    从根本上说,矩阵分解从评级情况,将用户和物品表示为因子向量。若用户和物品因子之间高度重合,则可表示这是一个好推荐。两种主要的数据类型为显示反馈和隐式反馈,其中前者比如评级(用稀疏矩阵表示),后者比如购物历史、搜索记录、浏览历史和点击数据(用密集矩阵表示)。

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 矩阵

    千次阅读 2020-09-07 21:02:06
    同理矩阵的平方也是每元素的平方和:∥A∥2=∥a1∥2+∥a2∥2+⋯+∥an∥2\|A\|^2=\|a_1\|^2+\|a_2\|^2+\dots+\|a_n\|^2∥A∥2=∥a1​∥2+∥a2​∥2+⋯+∥an​∥2. ∥A∥2=Tr(ATA)\|A\|^2=Tr(A^TA)∥A∥2

    A = [ a 1 a 2 … a n ] A=\begin{bmatrix}a_1 a_2 \dots a_n\end{bmatrix} A=[a1a2an]
    向量的模的平方是每个元素的平方和: ∥ a ∥ 2 \|a\|^2 a2.
    同理矩阵的模的平方也是每个元素的平方和: ∥ A ∥ 2 = ∥ a 1 ∥ 2 + ∥ a 2 ∥ 2 + ⋯ + ∥ a n ∥ 2 \|A\|^2=\|a_1\|^2+\|a_2\|^2+\dots+\|a_n\|^2 A2=a12+a22++an2.

    ∥ A ∥ 2 = T r ( A T A ) \|A\|^2=Tr(A^TA) A2=Tr(ATA)
    A T A = [ a 1 T ⋮ a n T ] [ a 1 … a n ] = [ a 1 T a 1 … a 1 T a n ⋮ a n T a 1 … a n T a n ] A^TA=\begin{bmatrix}a_1^T \\ \vdots \\ a_n^T\end{bmatrix}\begin{bmatrix}a_1 \dots a_ n\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}a_1^ Ta_1 \dots a_1^Ta_n \\ \vdots \\ a_n^Ta_1 \dots a_n^Ta_n\end{bmatrix} ATA=a1TanT[a1an]=a1Ta1a1TananTa1anTan
    T r ( A T A ) = a 1 T a 1 + ⋯ + a n T a n = ∥ A ∥ 2 Tr(A^TA)=a_1^Ta_1+\dots+a_n^Ta_n=\|A\|^2 Tr(ATA)=a1Ta1++anTan=A2.
    t r ( A T B ) = t r ( A B T ) = t r ( B T A ) = t r ( B A T ) = ∑ i j A i j B i j . tr(A^TB)=tr(AB^T)=tr(B^TA)=tr(BA^T)=\sum_{ij}A_{ij}B_{ij}. tr(ATB)=tr(ABT)=tr(BTA)=tr(BAT)=ijAijBij.

    下面这个最优化问题的解,如果是最大化,解是 M M M的最大特征值对应的特征向量;如果是最小化,解是最小特征值对应的特征向量。
    min ⁡ Y T r ( Y M Y T ) s . t . Y Y T = I \min_{Y} Tr(YMY^T) \\ s.t. YY^T = I YminTr(YMYT)s.t.YYT=I

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  • 投影矩阵 视图模型矩阵

    千次阅读 2010-06-02 14:51:00
     OpenGL在设置场景时,要用到两个矩阵:投影矩阵 和 模型视图矩阵通过glMatrixMode来指定下面的矩阵操作是针对哪一个矩阵进行的。  gluLookatup,glTranslate, glRotate, glScale, glOrtho ,...
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    千次阅读 2018-06-22 20:53:08
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    万次阅读 2015-09-05 16:35:53
    总而言之,模型视图投影矩阵=投影矩阵×视图矩阵×模型矩阵,模型矩阵将顶点从局部坐标系转化到世界坐标系中,视图矩阵将顶点从世界坐标系转化到视图坐标系下,而投影矩阵将顶点从视图坐标系转化到规范立方体中。...
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    万次阅读 多人点赞 2018-11-09 18:22:42
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    万次阅读 2014-04-18 20:10:56
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一个矩阵的模怎么求