矩阵正定性的判断,Hessian矩阵正定性在梯度下降中的应用
参考回答：
若矩阵所有特征值均不小于0,则判定为半正定。若矩阵所有特征值均大于0,则判定为正定。在判断优化算法的可行性时Hessian矩阵的正定性起到了很大的作用,若Hessian正定,则函数的二阶偏导恒大于0,函数的变化率处于递增状态,在牛顿法等梯度下降的方法中,Hessian矩阵的正定性可以很容易的判断函数是否可收敛到局部或全局最优解。
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问题内容： 我正在尝试编写一种算法，用于在给定的子矩阵中查找子矩阵。为了解决这个问题，我编写了以下代码： 这段代码可以正常工作，但是我不确定这是问题的确切解决方案还是可以解决。请提供您的专家意见。提前致谢。 问题答案： 该算法对4×4矩阵和2×2子矩阵进行了硬编码。否则，它看起来像蛮力算法。 我会这样表示： 如果您想要更有效的方法，建议您将它们压扁，如下所示： 并在此序列中搜索以下模式： 使用标准
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问题内容： 我需要找出矩阵是否为正定。我的矩阵是numpy矩阵。我期望在numpy库中找到任何相关方法，但没有成功。感谢您的帮助。 问题答案： 您还可以检查矩阵的所有特征值是否为正，如果是，则矩阵为正定：
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主要内容：可追溯性矩阵的目标可追踪性矩阵是一种表格类型的文档，用于开发软件应用程序以跟踪需求。它可用于向前(从需求到设计或编码)和向后(从编码到需求)跟踪。它也称为需求可追踪性矩阵(RTM)。 通常，这就像一个包含表格的工作表文档，但是还有许多用户定义的可追溯性矩阵模板。可追溯性矩阵中的每个要求都与其各自的测试用例相关联，以便可以根据具体要求顺序执行测试。 下面给出一个表作为示例，以便可以理解可追溯性矩阵的格式： 业务需求
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我目前正在做一个音频信号处理项目，需要在Java中的一个复杂矩阵上使用SVD。我当前的线性代数库是Apache Commons。但它只提供实矩阵的SVD，JAMA、JBLAS、EJML、ojAlgo都不支持复杂的SVD。 我一直在用一些技巧从一个等效的实矩阵中找到SVD。然而，当我重建矩阵时，这种技术对于虚部有很大的不准确性。
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给定矩阵（大小by）和幂，（例如，4），产生矩阵，其中每个-th矩阵包含所有中的列在该程度上的可能组合。 在我当前的方法中，我生成-th矩阵，然后在下一次调用中使用它来生成th矩阵。对于给定的功率，这是否可以“自动”完成，而不是手动完成？ 说到R，我是一个新手，我明白有可能比下面的尝试更有效、更优雅地实现这个解决方案。。。 有人能提供一些建议吗？我的目标是为给定的矩阵创建一个函数，并以更“自动化”
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注：我也在这里的Eigen论坛上发表了这篇文章 我想用一个3x3矩阵预乘3xN个矩阵，即，变换3D点，如p_dest=T*p_source 初始化矩阵后： 而且 进行NT重复只是为了计算平均时间 我很惊讶逐列乘法比直接乘法快4/5倍（如果我不使用，直接乘法甚至更慢，但这没有问题，因为它是临时复制）。我尝试将NUMCOLS从0改为1000000，关系是线性的。