1
0
Fork
You've already forked Stiefel_sampler_study
0
An example implementation of a Stiefel manifold sampler, using O(n^2) standard normal drawings per realization \in \Real^{n \times n}.
  • Jupyter Notebook 99.3%
  • Python 0.7%
2021年11月05日 13:01:11 +01:00
animations_out Initial commit 2021年11月04日 15:48:01 +01:00
img_out Initial commit 2021年11月04日 15:48:01 +01:00
Example_plot_d3.ipynb Function call adjusted after method signature change 2021年11月05日 12:06:17 +01:00
Example_plot_d4.ipynb Example plot examining possible pairwise dependence 2021年11月05日 13:01:11 +01:00
generate_animated_gif.py Another update after method signature change 2021年11月05日 12:08:32 +01:00
LICENSE Initial commit 2021年11月04日 15:48:01 +01:00
rationale_.txt Initial commit 2021年11月04日 15:48:01 +01:00
README.md Update readme 2021年11月04日 15:57:11 +01:00
StiefelManifoldSampler.py Update in-code documentation, relating to d.o.f. 2021年11月04日 23:20:13 +01:00

Stiefel sampler study

An example implementation of a Stiefel manifold sampler, using O(n^2) standard normal drawings per realization \in \Real^{n \times n}. This is an alternative approach to, and was motivated by, [1].

License

Main file (StiefelManifoldSampler.py) is MIT licensed.

Screenshots

Output for d=3

References

[1] https://github.com/RSNirwan/HouseholderBPCA and related publications