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정방형 복소 행렬 A의 polar decomposition 폼 U는 유니 터리 행렬이고, P는 포지티브 semidefinite 에르 미트 행렬이다숫자가 적은 행렬의 극좌표를 계산 하시겠습니까?
A = UP,
행렬의 분해이다. 이는 scipy.linalg.qr으로 구현 된 QR Decomposition과 다릅니다.
numpy/scipy로 P를 어떻게 찾을 수 있습니까?
A
답변
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글쎄, 링크 된 wikipedia page on Polar decomposition에는 SVD에서 계산하기위한 수식이 포함되어 있습니다.
둘째, scipy linalg 자습서에서 링크 한 부분부터 몇 단락까지, SVD을 계산하는 방법이 설명되어 있습니다.
따라서이 두 가지를 결합하면 극 분해가 일어납니다. 아니요?
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이제 "scipy.linalg.polar"이있다 : http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.linalg.polar.html
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NumPy와 문서의 제 (http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/linalg.html# qr-decomposition) QR과 극성 분해는 동일하다. 그 반대의 경우에는 자신의 메일 링리스트 중 하나에 대한 토론을 시작하는 것이 좋습니다. –