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我正在开发一个对矩阵执行计算的小型 Java 应用程序。这就是我现在所做的计算方阵的行列式和逆矩阵。但是我想使用Jama类来计算特征值和特征向量，但我不知道如何使用它，有人可以帮我吗？谢谢。

我正在尝试计算函数 e^AT，其中 A 是矩阵，T 是双精度值。我尝试过同时使用 jama 和 colt/cern，但是还没有找到它们各自的功能。任何人都可以帮助我吗？

我刚刚将我的代码从 MATLAB 移植到 Java，我需要矩阵的特征分解，特别是我只需要第一个k值而不是完整分解。

然而在JAMA中，特征分解类计算完整的特征分解。我试图修改它，但它会引发一些错误。还有其他类似的库吗？

在 MATLAB 中，有问题的函数是eigs(k,A)

我正在从事一个需要为 74000 X 640 维度的矩阵获取 SVD（单值分解）的项目。我尝试了这三个库：Jama、高效的 Java Matrix 库 (EJML) 和 OjAlgo。我根据 SVD 中的 Java Matrix 基准内存结果选择这三个库。起初我使用 Jama，但后来我发现行数必须 >= 列数，我需要在另一个步骤中获取任何矩阵维度的 SVD。所以，我搬到了 EJML 和 OjAlgo，但我对 EJML 有一些疑问/问题：

EJML--> 它为 SVD 提供了正确的结果，但是当我将矩阵大小扩大到 74000 X 640 维度时，它给了我堆内存异常，那么库的矩阵大小是否有限制？

这是我用于创建矩阵的代码：

请帮助我理解并解决我的问题。

谢谢

我正在使用 Jama API 来解决线性代数问题。但这给了我一个错误：java.lang.RuntimeException: Matrix is singular.

我想当矩阵是奇异的时，可能有多种解决方案。Jama API 中是否有办法获得这些解决方案之一，或者是否有任何其他 API 可以帮助我。

下面是我正在使用的代码片段：

我正在使用 Jama 和 Apache Commons Math 来求解线性代数方程。当矩阵很小（4x4）时，它们都可以正常工作。但当它相对较大（25x25）时则不然。以下是我的实现：

贾马：

这适用于：

但它失败了：

公共数学：

这适用于：

但失败：

我所说的“失败”的意思是，我知道至少有一个可用的解决方案具有所有整数值，但我的实现给了我小数值。

嗨，我有 Jama 图书馆，但这个图书馆只适用于双数字..而且速度很慢。对于Android应用程序..最后我不需要如此高精度的eig decomp ..所以是否有一些带有浮点数的JAva libaray ......在语法上与jama相似？因为...我不想重新编写我的 440 行代码，谢谢。伊格。转置，逆等基本线性代数运算..

或存在相同的 java 库特征值。用线程？

所以我正在使用 Jama（Java 矩阵库）来计算矩阵 A 的 SVD。问题是 Jama 仅在 A (mxn) 是 m >=n 的矩阵并且我使用 m >=n 的矩阵时才有效

我读过这可以通过做A'（转置）来解决。所以如果你有

所以基本上他们说你可以通过翻转 U 和 V 来恢复相同的答案。 D 中的奇异值保持不变。我对此感到困惑的是，看尺寸

但是如果你要做 SVD(A') 那么你会有

谁可以给我解释一下这个？

我不熟悉将 Jama 用于矩阵。我的问题是当我使用它给出det()的方法（与LUDecomposition类有关）时"Matrix must be square"。好的，我的矩阵是三角形的，但LUDecomposition它应该给我方矩阵。我的代码是这样的

给定一个矩阵，我对特征值和相应的特征向量感兴趣。

使用 Jama，我可以获得特征值和特征向量，但两者之间的相关性没有定义：我想将每个特征向量映射到相应的特征值。

你能推荐我这样做的方法吗？我试图自己实现它，但它变得讨厌。

谢谢 ：）

我试图寻找一个授权的答案，但现在，根据我进行的实验和观察，特征向量和 evigenValues 似乎是对应的。