矩阵里的元素不在一个数量级,怎么回事
元素是病态的。当系数矩阵A的元素数量级相差很大，并且无一定规则时，则就说明元素是病态的。在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。
矩阵中元素数量级差别较大默认为0了该怎么处理
是没有经过舍入的精确值，而0.0000是浮点数，有舍入。由于MATLAB中默认数据类型是浮点型
matlab矩阵里面数数量级的问题
这个只是输出，没关系的，不影响你计算
matlab 矩阵各column相加全不为0且不重复的判断方法
能否详述一下为何会out of memory，怎么感觉中间量也就一行的数量级
矩阵行与行之间数量级相差很大 怎么求逆矩阵
求逆矩阵还是就用 初等行变换的方法吧 即使数量级相差比较大 在(A,E)化为(E,B)之后 B都是A的逆矩阵 只是计算再麻烦点
奇异值的物理意义是什么?
回答：我以前看过吴军的数学之美,现在让我们来看看奇异值分解是怎么回事。 首先,我们可以用一个大矩阵A来描述这一百万篇文章和五十万词的关联性。这个矩阵中,每一行对应一篇文章,每一列对应一个词。 在上面的图中,M=1,000,000,N=500,000。第i行,第j列的元素,是字典中第j个词在第i篇文章中出...
数据结构中,tu和mu*nu是同数量级是什么意思
指的是稀疏矩阵吧 tu指的是稀疏矩阵中非零元素个数 mu*nu当然指的是矩阵的行*列 因此如果tu和mu*nu是同数量级，意思就是这个矩阵中的非零元素个数已经和矩阵中的总元素个数同数量级了，当然也就是说这个矩阵不是那么稀疏了
矩阵模一化是什么意思?
模一化处理的目的在于统一矩阵元素的量纲，使其处于同一数量级，便于进行后续的计算和分析。在某些应用中，如机器学习中，模一化可以有助于加快算法的收敛速度，提高计算的稳定性。在执行模一化时，我们确保矩阵的范数保持不变，即矩阵的“大小”或“长度”保持一致。这样，矩阵的属性，如奇异值或特征值...
论述矩阵计算题的类型及其解题方法
相应的存储量和计算量都会小三个数量级以上。三个矩阵有非常清楚的物理含义。第一个矩阵X中的每一行表示意思相关的一类词，其中的每个非零元素表示这类词中每个词的重要性（或者说相关性），数值越大越相关。最后一个矩阵Y中的每一列表示同一主题一类文章，其中每个元素表示这类文章中每篇文章的相关性。
奇异值分解SVD应用——LSI
分解成三个小矩阵相乘，如下图所示。比如把上面的例子中的矩阵分解成一个一百万乘以一百的矩阵X，一个一百乘以一百的矩阵B，和一个一百乘以五十万的矩阵Y。这三个矩阵的元素总数加起来也不过1.5亿，仅仅是原来的三千分之一。相应的存储量和计算量都会小三个数量级以上。
