Adjunta de una matriz simetrica

Factorización Cholesky con MATLAB

Espero que una buena respuesta ayude a entender como usar MATLAB de una forma realmente eficiente…A partir de la misma entrada (almacenada en input.mat en el archivo adjunto), calculo la matriz M de 2 formas diferentes y luego calculo sus evals y evecs. Caso 1:clear;load(‘input.mat’);D = d.^(-1/2);D = diag(D);M = D*L*D;[V, v] = eig(M);Caso 2:clear;load(‘input.mat’);d = sqrt(d);D = d * d’;M = L./D;[V, v] = eig(M);Claramente, la 2ª forma es más eficiente, PERO la matriz resultante M es la misma para los 2 casos. Por tanto, la función eig() debería tener probablemente el mismo tiempo de ejecución en ambos casos. Sin embargo, para el primer caso el tiempo de ejecución de eig() es de unos 12,5 s, y para el segundo caso el tiempo de ejecución de eig() es de unos 1,8 s (los números se tomaron de los resultados del perfil).La matriz de entrada L es una matriz con muchos ceros (pero es una matriz completa). El vector de entrada d es tal que isequal(diag(L),d) es verdadero.He subido las entradas porque el misterioso comportamiento anterior aparentemente no está presente para una matriz cuadrada de entrada generada aleatoriamente.Supongo, que podría tener algo que ver con la eficiencia de la memoria o el uso de la caché, pero sería interesante conocer una razón más precisa.

  Adjunto del elemento de una matriz

PiTP 2015 – “Geometría Cuántica en el Fraccionario

Utilice la función Matriz para acceder a más opciones de inicialización (por ejemplo, utilizando un procedimiento o listas como inicializadores) y opciones que maximicen la eficiencia de la lectura de la Matriz, el almacenamiento de la Matriz, o ambos.

Las opciones de almacenamiento y forma pueden utilizarse para ahorrar memoria cuando no es necesario almacenar todos los elementos de una Matriz. Por ejemplo, no es necesario almacenar en memoria todos los elementos de una matriz simétrica. El uso de las opciones storage=triangular[lower] y shape=symmetric en el siguiente comando es más eficiente porque sólo se necesitan seis elementos para definir la Matriz.

Excel Matrix Lookup (2D Lookup, Multi Value VLOOKUP) con

Es bien sabido que una matriz simétrica real puede diagonalizarse mediante una transformación ortogonal. Esta afirmación no es cierta, en general, para una matriz simétrica de elementos complejos. Tales matrices simétricas complejas surgen naturalmente en el estudio de vibraciones amortiguadas de sistemas lineales. En este trabajo se demuestra que una matriz simétrica compleja puede diagonalizarse mediante una transformación ortogonal (compleja), cuando y sólo cuando cada espacio propio de la matriz tiene una base ortonormal; esto implica que no es necesario incluir en la base ningún vector propio de longitud euclídea cero. Si la matriz no puede diagonalizarse, entonces tiene al menos un subespacio invariante que consiste enteramente en vectores de longitud euclidiana cero.

  Adjunto de matriz 2x2 vitutor

Webinar 43: “Nuevas herramientas de análisis para el estado excitado

1 – Estoy simulando un flujo de fluido newtoniano incompresible en un medio poroso (medio formado por 1000 granos sólidos). Para una malla de 124816 elementos, el cálculo se ejecuta normalmente y obtengo resultados. Pero cuando refino la malla, obtengo el mensaje de error (Nonsymmetric matrix found) y el solver deja de funcionar.

No estoy por mi WS así que no puedo abrir su modelo, pero una matriz no simétrica podría venir de muy mala calidad de la malla, y que impone mucho más RAM como cada matriz doble su reuirement RAM, por lo tanto, posible desbordamiento de RAM …

  Matriz inversa por matriz adjunta

No estoy por mi WS así que no puedo abrir su modelo, pero una matriz no simétrica podría venir de demasiado pobre calidad de la malla, y que impone mucho más RAM como cada matriz doble su RAM reuirement, por lo tanto, posible desbordamiento de RAM …

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