R语言:mroot()函数中文帮助文档(中英文对照)

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mroot(mgcv)
mroot()所属R语言包：mgcv

                                        Smallest square root of matrix
                                         最小的平方根矩阵

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Find a square root of a positive semi-definite matrix,  having as few columns as possible. Uses either pivoted choleski  decomposition or singular value decomposition to do this.  
找到一个半正定矩阵的平方根，有尽可能少的列。用途要么透视choleski分解或奇异值分解，做到这一点的。


用法----------Usage----------


mroot(A,rank=NULL,method="chol")



参数----------Arguments----------

参数：A
The positive semi-definite matrix, a square root of which is  to be found.
的半正定矩阵，这是被发现的平方根。


参数：rank
if the rank of the matrix A is known then it should  be supplied.
如果矩阵A的排名被称为那么它应该提供。


参数：method
"chol" to use pivoted choloeski decompositon,  which is fast but tends to over-estimate rank. "svd" to use  singular value decomposition, which is slow, but is the most accurate way  to estimate rank.
"chol"使用透视choloeski decompositon，这是快，但往往高估排名。 "svd"使用奇异值分解，这是缓慢的，但最准确的方法来估计排名。


Details

详情----------Details----------

The routine uses an LAPACK SVD routine, or the LINPACK pivoted  Choleski routine. It is primarily of use for turning penalized regression
常规使用的LAPACK SVD的常规，或透视的LINPACK Choleski常规。它主要使用的是转向惩罚回归


值----------Value----------

A matrix, B with as many columns as the rank of
A矩阵，B多列秩


作者（S）----------Author(s)----------


Simon N. Wood <a href="mailto:simon.wood@r-project.org">simon.wood@r-project.org</a>



举例----------Examples----------


  set.seed(0)
  a <- matrix(runif(24),6,4)
  A &lt;- a%*%t(a) ## A is +ve semi-definite, rank 4[＃+ VE半正定，排名4]
  B &lt;- mroot(A) ## default pivoted choleski method[＃默认透视choleski方法]
  tol <- 100*.Machine$double.eps
  chol.err <- max(abs(A-B%*%t(B)));chol.err
  if (chol.err>tol) warning("mroot (chol) suspect")
  B &lt;- mroot(A,method="svd") ## svd method[＃SVD方法]
  svd.err <- max(abs(A-B%*%t(B)));svd.err
  if (svd.err>tol) warning("mroot (svd) suspect")  

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