Don't ask to ask, just ask.

Решать твоё домашнее задание за тебя никто не будет, но посоветоваться, спросить если есть что-то непонятное по теме - можно.

Если найдется чел, который скажет, что реально вдупляет в матрицы, то можно будет задать вопрос. А так это диалоги с дилетантами на десятки постов.

Матрицы - это не rocket science, а программа первого-второго курса любого технического вуза, так что о них вполне можно говорить без придыхания.

Но тебя никто не заставляет конечно, не хочешь - не спрашивай.

С таким подходом есть более подходящий раздел форума.

Уточните раздел линейной алгебры.

Так ты проблему для начала покажи, может для этого и преподом не нужно быть, достаточно второкурсника какого-нибудь физтеха.

Есть матрица s размером nxn, где n>1. Нужно найти такие матрицы s1 и s2, что s=s1xs2, при условии, что s1-эрмитовая, а s2-унитарная.

Да, если можно, решение на питоне. Или объяснить как сделать. Спасибо.

Если можно пользоваться чем угодно, то начни с https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.svd.html и вообще с https://en.wikipedia.org/wiki/Singular_value_decomposition

А если самостоятельно реализовывать, то могу посочувствовать.

Ты же понимаешь вот эти формулы? Значешь что есть эрмитовая и унитарная?

В чем проблема? В том что ты не знаешь питона?

А што, а друг?

а если найду?

Объяснить алгоритм

Вот, пишет же человек, что нужно ему объяснить, а что объяснить не показывает. И не поясняет понимает ли он что-то о том, о чём пишет. Что странно, однако. На чем ему писать код обсудим?

Как найти матрицы s1 и s2, такие, что их произведение равно s. Что тут непонятно?

И есть теорема, что если s - невырожденная матрица, то такое разложение только одно.

Наймите репетитора уже. Больше прока будет.

https://www.continuummechanics.org/polardecomposition.html

[ {\bf A}_{n+1} = {1 \over 2} \left( {\bf A}_n + {\bf A}_n^{-T} \right) \]

Это какой язык?

Latex. Осталось только переписать на python — и задача решена.)

Вам он не нужен. Раз вы начали изучать Python, то для работы с матрицами понадобятся библиотеки SciPy и NumPy. Они прошарены. SciPy основана на NumPy. Значит, вашу задачу надо свести к содержащимся в них функциям работы с матрицами.

чушь

scipy.linalg.polar

Returns the factors of the polar decomposition u and p such that a = up (if side is “right”) or a = pu (if side is “left”), where p is positive semidefinite. Depending on the shape of a, either the rows or columns of u are orthonormal. When a is a square array, u is a square unitary array. When a is not square, the “canonical polar decomposition” is computed.

Если я правильно все поняла, это и есть каноничная факторизация s. Гранд мерси. Всем чмоке.

Не могу понять, зачем серьезно отвечать на подобные ОП.

Не могу понять.

Закрой тему как решённую

SVD-разложение? Так это не так сложно, за неделю и напишешь и протестируешь. Если нужны подробности, распишу как считать то и другое.

для работы с матрицами понадобятся библиотеки SciPy и NumPy. Они прошарены. SciPy основана на NumPy. Значит, вашу задачу надо свести к содержащимся в них функциям работы с матрицами.

Пусть сама пишет, а то материал не поймет.

Это формула записанная в Latex-е. Формула обычная, математическая. Стоит посмотреть на неё, а то препод спросит и пересдачу ты завалишь на этом.

Не только технического, а ещё экономика, социология и психология