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我正在尝试使用 ojAlgo 库中的 getEigenPair(int Index) 函数，但是对于大于 0 的索引值继续获取 ArrayIndexOutOfBoundsException。代码如下所示：

我可以使用这些函数调用成功地获取特征值和特征向量：

但 getEigenPair(...) 仅适用于 0 的索引。我哪里出错了？

我假设 getEigenPair 的索引参数为零，其中 0 获得第一个特征对，1 获得第二个，2 获得第三个，依此类推......

我使用 ojAlgo 库开发了一个程序来计算矩阵指数。它包括特征值分解。ojAlgo 是否包含多线程算法？例如，是否可以将多个线程附加到分解任务以减少分解时间？

我对线性编程很陌生，我确实用 lpsolve 解决了我的第一个问题（从 Java 调用的二进制 dll，通过 JavaILP 包装器具有更多面向对象的代码），而且速度非常快（50 毫秒）。

然后我决定避免使用本机代码（如果可能）并使用 ojAlgo 重新编写所有内容，对于我的 2100 个变量问题，求解时间从 50 毫秒增加到 1089 毫秒。

这个速度是正常/预期的吗？

是不是因为 ojAlgo 正在使用BigDecimal（不太确定是这样，我double在那里和那里的代码中看到了 s）并且 lpsolve 可能正在使用ints？

我能做点什么吗？

另一方面，发现的最大值从1013增加到OPTIMAL 1249，这很好。（使用 lpsolve 我什至不知道存在更好的解决方案）

编辑：我没有注意到一些表达式名称发生冲突，我猜这使它们相互覆盖；现在我解决了这个问题，并OPTIMAL 1013在 8270 毫秒内找到了解决方案。

我正在研究一个需要反转多个大型密集矩阵的项目。我想知道 ojAlgo 是否支持多线程。

我确实注意到 ojAlgo 的 github 页面被标记为多线程，但是我找不到任何关于它的文档。

谢谢

ojalgo 是否提供了一种有效的方法来测试两个矩阵是否相等？

例如，我想知道 MatrixStore A 是否等于 MatrixStore B 直到某个容差水平。

我可以使用嵌套的 for 循环来实现一个简单的测试，但是我想知道在更大的矩阵上是否有一种计算效率更高的方法。

我想要实现的是类似于 Python numpy 的 allclose 方法，其中用户可以指定两个输入 numpy 数组和一个容差值来检查这两个数组是否等于那个程度。

假设我有 2 个 MatrixStores 随机填充

我解方程 Ax=B

我知道 storeX 在一定程度上应该等于 storeB ，但是我该如何验证呢？

我期望以下或一些允许比较 2 个矩阵的函数

返回真。

我很想知道是否有一种方法可以使用 ojAlgo 矩阵库找到 MatrixStore 的规范化形式。

也许曾经在 MatrixStore 上执行的例程或任务会导致每一行的平均值为 0，标准差为 1。

如果有人熟悉 sklearn，我正在寻找的是 ojAlgo 上的一些功能，其功能类似于 sklearn 上的预处理模块。

我是 ojAlgo 的新手。将 2x2 矩阵乘以 2x1 向量的最佳方法是什么？我可以使用 PrimitiveMatrix 类还是需要使用数组？请举个例子。

我们目前使用 apache commons math3 库来计算 SVD。最近我们观察到，对于大型矩阵，计算需要时间。作为替代方案，评估 OjAlgo 库。Math3 库在 SingularValueDecompostion 类上有一个 getCovariance 方法。我在 OjAlgo 库中找不到类似的 API 来获取 SVD 的协方差。对此的任何指示都会非常有帮助。

我正在尝试对大于 10,000 x 10,000 的矩阵进行求逆。

storeM 是一个大小为 10,000 x 10,000 的矩阵。

但是，我遇到了以下错误：

我可以在 ojAlgo 中使用哪些其他方法来执行此类任务？

编辑：我实际上希望使用问题的对偶来执行内核岭回归。这意味着对于 N 个条目的数据集，我可能需要执行 NxN 矩阵的求逆。

如何在 ojAlgo 中的矩阵上执行元素明智的操作（特别是乘法）？

假设我有一个storeA和storeB，想分别对A和B的每个元素作为输入进行二元运算f，得到输出storeC。

例子

我可以采取哪些方法？