如何在协方差矩阵中找到退化的行/列
我正在使用 numpy.cov 从超过 400 个时间序列的数据集创建协方差矩阵.使用 linalg.det 给我一个零值，所以矩阵是奇异的.我可以使用 linalg.svd 来查看秩比列数少 2，因此在协方差矩阵中的某处我有一些线性组合来使矩阵退化.我在底层时间序列上使用了 corrcoef，但没有相关性 > 0.78，所以在那里不明显.有人可以建议一种方法来确定退化列的位置.谢谢. 解决
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奇异矩阵 - python
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zeroinfl“系统在计算上是奇异的"而在预测变量中没有相关性
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Ruby on Rails:单一资源和form_for
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rails单数资源仍然是复数？
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numpy.linalg.inv返回奇异矩阵的逆函数
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如何求解奇异矩阵?
我需要solve列表中的一千多个矩阵.但是，出现错误Lapack routine dgesv: system is exactly singular.我的问题是我的输入数据是非奇异矩阵，但是按照计算，我需要对矩阵进行处理，其中一些会变得奇异.但是，由于要花很长时间(我已经尝试过)，所以无法复制带有我的数据子集的示例.这是我的问题的一个基本示例(A是经过一些计算的矩阵，R是我需要做的下一次计算):
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找到Groebner基础的返回元素
这个问题可能涉及任何能够从多项式(Mathematica，Singular，GAP，Macaulay2，MatLab等)多项式计算Groebner基础的计算机代数系统. 我正在使用一个过于确定的多项式系统，对于该系统来说，整个groebner基很难计算，但是能够打印出找到的groebner基元素对我来说很有价值，这样我就可以知道如果特定的多项式是基于Groebner的.有什么办法吗?
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在Python中建模时检测mulicollinear或具有线性组合的列:LinAlgError
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奇异迭代器的分配
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