近似求逆法用估计值代替精确解。当矩阵满足对角占优条件时，可以用诺依曼级数展开。具体操作是先找到主对角线元素构成的矩阵D，用D的逆作为基础，叠加修正项逐步逼近真实逆矩阵。例如在神经网络参数优化时，海森矩阵的逆往往用这种近似方法快速估算。虽然结果不够精确，但迭代两三次就能达到可接受的范围，特别适合实时性要求高的场
D. 矩阵求逆 相关知识点: 试题来源: 解析 AC 蒙特卡洛方法是一种基于随机数和概率统计的数值方法。对各选项逐项分析如下: **A. 定积分的计算**:蒙特卡洛方法通过对积分区域进行随机采样估计积分值,尤其适合高维积分(此时传统数值积分效率低),因此确属其应用范畴。 **B. 微分方程的数值解法**:微分方程的解法...
科研裁缝。民族主义 大规模结构化矩阵的逆矩阵的低秩张量表示 | Provable Low-Rank Tensor-Train Approximations in the Inverse of Large-Scale Structured Matrices 一类大规模的具有一定结构性的满秩矩阵,它是由一些小规模矩阵的Kronecker乘积叠加得到。这类矩阵如果在更高维的空间用张量表达,则具有低秩表示。那么这类...