givens变换的c和s如何取值

时间: 2023-11-11 17:05:41 浏览: 23
Givens变换是一种将一个矩阵的某两列(或某两行)线性组合得到一对新列(或新行)的矩阵变换。在Givens变换中,c和s是两个参数,分别表示cos和sin值。它们的取值由所要进行变换的矩阵中需要变为0的位置来决定。 具体地说,设矩阵A中第i行第j列和第k行第j列(或第i行第k列和第i行第j列)需要进行线性组合得到新的列向量。则可构造一个Givens变换矩阵G,将这两行(或两列)的线性组合变为新的一列(或一行)。 在构造Givens变换矩阵时,需要选择c和s的值,使得线性组合后新的一行(或一列)中第j个元素为0。通常选择c和s满足以下条件: - 当A[j][j] = 0 时,c = 0, s = 1 - 当A[k][j] = 0 时,c = 1, s = 0 - 当A[i][j] = 0 时,c = +/-1, s = 0(要保证G是正交矩阵) - 当A[k][j] != 0 时,c = A[j][j]/r, s = A[k][j]/r, 其中r = sqrt(A[j][j]^2 + A[k][j]^2) 通过选择合适的c和s的值,可以使得Givens变换将矩阵A中某两行(或某两列)的线性组合变为新的一行(或一列),并且在这一过程中保持矩阵的正交性。
相关问题

givens变换怎么确定c和s

Givens变换是一种常用的线性代数工具,用于将一个矩阵通过相似变换转化为特定形式。在Givens变换中,我们通过旋转矩阵的方式来改变矩阵的特定元素。在进行Givens变换时,我们需要确定旋转角度的两个参数c和s。 首先,我们需要确定一个要进行旋转的平面,这个平面由矩阵的两个特定元素所决定。假设我们要旋转的平面是由矩阵中的第i行第j列元素和第i行第k列元素所确定的。那么我们将找到一个Givens旋转矩阵R,使得R将这个平面上的点旋转到新的平面上,其中旋转矩阵R由以下形式确定: R = [1, 0, 0, ..., 0, 0, 0; 0, 1, 0, ..., 0, 0, 0; 0, 0, ..., 0, c, 0, s; 0, 0, ..., 0, -s, 0, c; 0, 0, 0, ..., 0, 1, 0; 0, 0, 0, ..., 0, 0, 1] 其中c和s是旋转角度的两个参数。为了确定c和s,我们需要考虑矩阵的性质。根据旋转矩阵的性质,我们需要使得通过旋转后的平面,原平面上的点在新平面上的第j列元素为0。通过计算数值,我们可以求解c和s的值: c = 第j列元素 / 根号(第j列元素^2 + 第k列元素^2) s = 第k列元素 / 根号(第j列元素^2 + 第k列元素^2) 通过以上计算,我们可以得到c和s的值,从而确定了Givens变换所需的旋转角度。

Givens 变换和Jacobi变换区别

Givens变换和Jacobi变换都是用于矩阵对角化的方法,它们的区别在于实现方式和适用范围。 Givens变换是通过构造一个旋转矩阵,将矩阵中的某个元素化为0。具体来说,就是构造一个形如: [cosθ -sinθ] [sinθ cosθ ] 的旋转矩阵,然后通过左乘或右乘矩阵,将矩阵中的某个元素变为0。Givens变换适用于任意矩阵的对角化,但是每次只能将一个元素变为0,所以需要多次迭代才能完成对角化。 Jacobi变换是通过构造一系列的正交变换,将矩阵对角化。具体来说,就是构造一个形如: [c s] [-s c] 的正交变换矩阵,其中c和s是满足c^2+s^2=1的数值。然后通过左乘和右乘矩阵,将矩阵中的某个元素变为0。Jacobi变换适用于对称矩阵的对角化,每次可以将两个元素变为0,所以迭代次数较少。 因此,Givens变换和Jacobi变换虽然都可以用于矩阵对角化,但是适用范围和实现方式都有所不同。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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