代码之家 › 专栏 › 技术社区 › Tim unnamed eng

R中矩阵的逆

matrix-inverse r

80

Tim unnamed eng · 技术社区 · 14 年前

我想知道你推荐的计算矩阵逆的方法是什么?

我发现的方法似乎不令人满意。例如,

> c=rbind(c(1, -1/4), c(-1/4, 1))  
> c  
      [,1]  [,2]  
[1,]  1.00 -0.25  
[2,] -0.25  1.00  
> inv(c)  
Error: could not find function "inv"  
> solve(c)    
          [,1]      [,2]  
[1,] 1.0666667 0.2666667  
[2,] 0.2666667 1.0666667  
> solve(c)*c  
            [,1]        [,2]  
[1,]  1.06666667 -0.06666667  
[2,] -0.06666667  1.06666667  
> qr.solve(c)*c  
            [,1]        [,2]  
[1,]  1.06666667 -0.06666667  
[2,] -0.06666667  1.06666667

谢谢!

4 回复 | 直到 14 年前

1

141

user28user28 14 年前

solve(c) 给出正确的反比。你的代码的问题是你在矩阵乘法中使用了错误的运算符。你应该用 solve(c) %*% c 调用R中的矩阵乘法。

R在调用 solve(c) * c .

2

21

doug 11 年前

你可以使用这个函数 吉诺夫() (Moore-Penrose广义逆)在质量包裹

3

8

Matthias Schmidtblaicher 9 年前

注意,如果你关心速度而不需要担心奇点, solve() 最好是 ginv() 因为它更快,你可以检查:

require(MASS)
mat <- matrix(rnorm(1e6),nrow=1e3,ncol=1e3)

t0 <- proc.time()
inv0 <- ginv(mat)
proc.time() - t0 

t1 <- proc.time()
inv1 <- solve(mat)
proc.time() - t1