Howtosignalprocessing
- Bagaimana anda menemui kebalikan dari matriks yang tidak berhawa dingin?
- Bagaimana anda tahu jika matriks tidak berhawa dingin?
- Keadaan apa yang diperlukan dan mencukupi untuk mempunyai songsang kiri?
- Bagaimana anda menentukan sama ada matriks adalah python yang tidak berhawa dingin?
Bagaimana anda menemui kebalikan dari matriks yang tidak berhawa dingin?
Untuk matriks yang terukir, anda mungkin memilih dalam laluan SVD untuk mengira songsang: a = uσvh⟹a-1 = vς-1uh. Sekiranya matriks N × N anda sebenarnya teruk, anda masih boleh melakukan σ -1.
Bagaimana anda tahu jika matriks tidak berhawa dingin?
Matriks tidak berhawa dingin jika nombor keadaan terlalu besar (dan tunggal jika tidak terbatas).
Keadaan apa yang diperlukan dan mencukupi untuk mempunyai songsang kiri?
Matriks am×n mempunyai songsang kiri ameninggalkan-1 jika dan hanya jika pangkatnya sama dengan bilangan lajur dan bilangan baris lebih daripada bilangan lajur ρ (a) = n < m. Dalam kes ini a+A = ameninggalkan-1A = i.
Bagaimana anda menentukan sama ada matriks adalah python yang tidak berhawa dingin?
Khususnya, bilangan keadaan 2-norma matriks adalah nilai tunggal terbesar yang dibahagikan dengan nilai tunggal terkecil; Sekiranya nilai tunggal terkecil adalah sifar, matriks adalah tunggal, dan jika nilai tunggal terkecil adalah sangat kecil berbanding dengan nilai tunggal terbesar, anda tidak mempunyai penghawa dingin.
