lanczos算法学习笔记

最新推荐文章于 2025-08-27 19:18:32 发布
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#算法 #学习 #笔记

  • 求解正交基向量的迭代公式： wj=A@vj−αj∗vj−βj∗vj−1w_j = A @ v_j - \alpha_{j} * v_j - \beta_{j} * v_{j-1}wj​=A@vj​−αj​∗vj​−βj​∗vj−1​

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Lanczos算法:大规模矩阵特征值分解
AI天才研究院
04-07 2327
Lanczos算法:大规模矩阵特征值分解 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 大规模矩阵的特征值分解是许多重要科学计算和工程应用中的一个关键问题,如量子化学、机器学习、信号处理等。然而,对于大规模矩阵,使用传统的特征值分解算法(如QR分解)往往计算量太大,难以
深度学习笔记——卷积神经网络CNN
haopinglianlian的博客
11-23 1640
本文详细介绍面试过程中可能遇到的卷积神经网络CNN知识点。
多相位图像插值算法(Lanczos、sinc)
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swimmingfish2004的专栏
03-02 2万+
Lanczos Algorithm Analyse 在公司时候研究过的Lanczos图像缩略算法，今天整理出来给大家分享，分析的是imagemagic里面的lanczos resize的源码。 1 图像缩放原理简介 图像缩放的基本原理就是根据原图像的像素值通过一定的规则计算得到目标图像的像素值。在图像缩放的过程中，最重要的就是确定下面两个问题：一是计算目的图像中的每一个像素值时，应该选取
opencv中插值算法详解
修炼之路
03-08 2万+
导读 做图像处理的同学应该经常都会用到图像的缩放，我们都知道图片存储的时候其实就是一个矩阵，所以在对图像进行缩放操作的时候，也就是在对矩阵进行操作，如果想要将图片放大，这里我们就需要用到过采样算法来扩大矩阵。 如上图所示，左图是原图像矩阵，右图是扩大后的图像矩阵，右图中的橙色点表示的是矩阵扩大之后通过插值算法填充的像素值。所以，这篇文章我们主要探讨的就是如何来通过插值算法来填充像素值 相关函数介...
[矩阵计算]Lanczos方法：求稀疏矩阵特征值
weixin_30488313的博客
07-30 4008
更新： 29 JUL 2016 由QR方法知，求矩阵$A$的特征值，大多需要先将其三对角化（详细方法见徐树方先生的教材。此处外链一个例子），即 $$ T=Q^TAQ $$ 即找到正交矩阵$Q$使得$T$成为三对角矩阵。然而若$A$为大型稀疏矩阵，常用的方法如Householder和Givens变换都无法充分利用$A$的稀疏性，因此考虑直接计算$T$和$Q$的矩阵元以利用$A$的稀疏性加速运算...
【LanczosNet】LANCZOSNET: MULTI-SCALE DEEP GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 论文笔记
qq_41958041的博客
05-15 2191
引用： http://www.lifesequence.co/krylov_subspace_arnoldi_iterate/ Krylov子空间 https://blog.youkuaiyun.com/qq_39521554/article/details/79913323 Krylov子空间方法 补充 1.Lanczosalgorithm Lan...
lanczos算法中的基向量V的存储流程
十子木的博客
08-24 479
V是按行存储的，每一行代表一个正交向量每次迭代增加一行（即一个新的正交向量）注释中的"列向量"可能是笔误，应该是指"行向量"这种存储方式是为了利用NumPy的行优先特性，提高访问速度每次迭代，V的行数增加1，同时生成一个新的正交向量。
Lanczos算法中的重正交化（也叫额外正交化）：原理、实现与数值稳定性
十子木的博客
08-24 1265
这行代码是数值稳定性的保障，通过显式正交化，修正浮点误差导致的正交性丧失，确保 Lanczos 算法的正确性和鲁棒性。是否在每次迭代后都进行重正交化？是否使用了双精度浮点数以减少误差？是否有其他数值技巧（如选择性重正交化）可以进一步优化？想了解更多关于 Lanczos 算法的数值稳定性技巧吗？别担心，这个概念其实非常直观，我用一个简单的比喻和图形来解释，您一定能明白。
opencv学习笔记
最新发布
weixin_37079656的博客
08-27 867
对于原图像中的每个像素点 (x, y)，通过某种变换函数找到它在目标图像中对应的新位置 (x’, y’)。滤波的本质：通过一个小的滤波器（或称为核、模板）在图像上滑动，对每个像素邻域进行数学运算，得到新的像素值。基本原理：Laplacian是二阶微分算子，直接计算图像的拉普拉斯变换，对噪声更敏感但能检测更细的边缘。基本原理：Scharr算子是Sobel算子的改进版本，具有更高的旋转对称性和更好的边缘检测精度。原理：检查每个像素点，如果它在梯度方向上的幅值不是局部最大值，则将其抑制（设为0）。
人工智能学习与实训笔记（一）：零基础入门学习与实训笔记
weixin_45512098的博客
07-26 1295
基于百度飞桨的人工智能学习笔记
Polyphase scaler算法（该算法采用Lanczos2算法）
09-14
本代码使用多相位插值法实现图像缩放，实际上在4 x 4领域大小内进行多相位插值和三次插值几乎是一样的，只是对应插值函数值略微不同。多相位插值法是通过对输出点对应原图中的领域进行Lanczos2 函数移相插值来产生输出点的。
lanczos图像插值方法定点化实现代码
09-23
某公司实现lanczos插值的定点化实现代码，可以高效实现任意大小的resize，同时保证图像质量
精选资源
《基于神经网络的监督和半监督学习方法与遥感图像智能解译》读书笔记模板.pptx
09-16
基于极限学习机的监督学习方法是指通过极限学习机来实现监督学习，作者介绍了基于极限学习机的监督学习改进方法、极限学习机及其改进方法的仿真实例、基于局部Lanczos双对角化的极限学习机算法等。 二、半监督学习...
图像处理之Lanczos采样放缩算法
骑驴看唱本
12-08 3611
图像处理之Lanczos采样放缩算法 一:什么是Lanczos采样 参见这里:http://en.wikipedia.org/wiki/Lanczos_resampling 二:大致算法流程 三:算法运行结果 1.向下采样, 生成缩略图, 左边为原图,右边为缩略图 向上采样,生成放大图像时效果: 算法源代码:
【JY】推开土木工程振型求解之兰索斯法(Lanczos法)的大门
Gavinson的博客
09-01 1999
一、写在文前【前言】子空间迭代法可同时求解几个极端特征值和相应的特征向量，但它有收敛较慢，运算量较大，积累误差的缺点；随后，人们对其作了进一步的研究，出现了预处理子空间迭代法，这种方法的运...
lanczos bidiagonalization（1）
zhuqing2020的专栏
12-23 4000
Lanczos bidiagonalization with partial reorthogonalization （Rasmus Munk Larsen 1998）
比较lattice 的scaler 的 lanczos 和 双线性bilinear算法
视频拼接器
02-03 4440
之前产品上用了 双线性插值，有个客户对于文字效果不是很好。于是改用 lattice 的 ip的 lanczos算法。              看到 lanczos算法对于文字效果是好很多，对于图像的效果倒是 差不多。 还是边缘处理的好很多。 上图对比一下： 先看一下 lanczos算法处理的： 再看一下 bilinear算法处理的： 因为手机拍照的差别，文字效果确实好很
常见的图像重采样算法
iPolaroid的专栏
10-17 2万+
改变图像的size（width，height）在日常的工作和生活中是很常见的操作，几乎每一个图片处理的软件都有这一功能。图像的size修改其实就是一个图像重新采样的过程，放大图像称为上采样/插值（upsamping），缩小图像称为小采样（downsampling）。最近我学习了一下常见的重采样算法，大致有以下几种： 1，Nearest Neighbour Resampling （最邻近）
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