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有谁知道为什么以下矩阵的随机分布会生成不同的图？（这是从一组使用逆 Wishart 分布采样的 10x10 矩阵中为第一个单元格生成 PDF 图的代码；令人惊讶的是，根据执行矩阵求逆的方式，这些图是不同的 - 似乎正确的图是由 Inverse[_] 得到，为什么？）

基本代码：

   << MultivariateStatistics`;
   Module[{dist, p, k, data, samples, scale, graphics, distribution},
     p = 10;
     k = 13;
     samples = 500;
     dist = WishartDistribution[IdentityMatrix[p], k];
     (* a samples x p x p array *)
     data = Inverse[#] & /@ RandomVariate[dist, samples];
     (* distribution graphics *)
     distribution[i_, j_] := Module[{fiber, f, mean, rangeAll, colorHue},
       fiber = data[[All, i, j]];
       dist = SmoothKernelDistribution[fiber];
       f = PDF[dist];
       Plot[f[z], {z, -2, 2}, 
        PlotLabel -> ("Mean=" <> ToString[Mean[fiber]]), 
        PlotRange -> All]
       ];
     Grid @ Table[distribution[i, j], {i, 1, 3}, {j, 1, 5}]
     ]

代码变体：上面，换行

data = Inverse[#] & /@ RandomVariate[dist, samples];

这样

data = #^(-1) & /@ RandomVariate[dist, samples];

你会看到绘制的分布是不同的。

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Inverse计算矩阵逆，即如果a是方阵，Inverse[a].a则将是单位矩阵。

a^(-1)与 相同1/a，即它为您提供每个矩阵元素的倒数。^运算符按元素赋予权力。如果您想要矩阵电源，请使用MatrixPower.

于 2012-04-10T07:42:43.817 回答