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我正在开发具有一些基本矩阵功能的 Android 计算器应用程序（Java 中）。我尝试了两种算法，SVD 和特征值分解，来实现矩阵幂，但结果对我来说有点不准确。例如，在 Scilab中[[1,2];[3,4]]^2.3返回（在删除烦人的虚部之后），但我的应用程序给出. 我将 Scilab 的答案视为事实，WolframAlpha 证实了这一点。[11.463254,16.618358];[24.927537,36.390583]]abs[[11.5107804,16.4911239];[26.2208761,37.1379804]]

上面的答案（来自我的应用程序）是使用 SVD。Eigenvalue decomp 给出了一个“完全错误”的答案。有什么办法可以提高答案的准确性？我正在使用EJML进行矩阵后端工作，我的测试是在运行 Android 4.3 的 Nexus 7 上进行的。不，据我所知，EJML 没有自己的矩阵幂/幂方法。

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从 0.4.5 版本开始，la4j（Java 的线性代数）确实有一个类power操作。Matrix但它只能与整数指数一起使用。像这样：

// creates a new dense matrix
Matrix a = new Basic2DMatrix(...);

// performs 'a * a * a' in O(log n) via exponentiation-by-squaring
Matrix b = a.power(3);

无论如何，我会考虑支持power方法的双指数。

于 2013-09-11T10:29:52.950 回答