2017-12-11 12 views
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私はJuliaでランダムな疎な対称正定値マトリックスを作成しようとしています。私が試したJuliaのスパース対称正定値マトリックス

一つのアプローチました:

n = 10 
density = 0.1 
X = sprand(n,n,density) 
X = 0.5*(X+X') + n*eye(n) 

@test isposdef(X) == true 

これは動作しますが、それはあなたが、私はしたくない対角主要行列を与えます。エントリーはすべて同じランダムな分布でなければなりません。

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私は、あなたがサンプルしたい正確なランダム分布を指定する必要があると思う(sym pos def行列のセットは非コンパクトなので一様ではない)。 –

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関連するノートでは、特定の言語で行う方法を心配する前に、数学的に何をしたいのかを正確に指定できる必要があります。 –

答えて

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ベクトルの外積の合計と、同一性の複数(必要に応じて小さい)、たとえば M = eps*I + X*X' + Y*Y' + .などを使用できます。 外積は正定であるため、eps> 0である限り、これは正定値となります。

すべての要素の分布が同じである正確な行列を使用できますか?私はM [0,0] * M [1,1]> M [0,1] * M [1,0]のように保証できないので、正定であること。