奇异值分解练习题
答：矩阵分解6.1 Gauss消去法与矩阵的三角分解6.2 单纯矩阵的谱分解6.3 矩阵的最大秩分解6.4 矩阵的QR分解6.5* 矩阵的奇异值分解习题6第7章 广义逆矩阵及其应用7.1 广义逆矩阵及其分类7.2 广义逆矩阵Aˉ7.3 广义逆矩阵A+7.4* 广义逆矩阵的通式7.5 广义逆矩阵的应用习题7第8章 特征值的...
答：《现代数学基础丛书》序再版序言初版序言第一章 矩阵理论的基本知识 1．1矩阵与线性变换 1．1．1矩阵与行列式，特征值与特征向量 1．1．2线性变换与矩阵表示，相似性与Jordan正规形式 1．2对称矩阵与Hermite矩阵，酉空间上的线性变换 1．2．1正规变换与正规矩阵 1．2．2 Hemlite正定与正半定矩阵 1...
答：方阵之QR分解 正交投影 正交补集 正规、正交运算子与正规、正交矩阵 伴随运算子(adjoint operator) 正规运算子与自伴随运算子 正规矩阵集 正交运算子与么正运算子 正交对角化与么正对角化 矩阵的范数(norm) Householder转换 光谱分解与奇异值分解 二次式及其应用 二次式与矩阵的正定、半正定特性 ...
答：矩阵之内积与Gram-Schmidt正交化法 方阵之QR分解 正交投影 正交补集 正规、正交运算子与正规、正交矩阵伴随运算子(adjoint operator) 正规运算子与自伴随运算子 正规矩阵集 正交运算子与么正运算子 正交对角化与么正对角化 矩阵的范数(norm) Householder转换 光谱分解与奇异值分解 二次式及其应用二次式与矩阵的正定...
答：1、语音识别技术语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口(Human Computer Interface， HCI)的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量，然后每年以超过30%的速度增长。2、生物认证技术生物认证...
答：近似值与牛顿近似根去 积分的方法 套用公式法 第一类有理函数(分母仅含一次因式) 变数变换 积分之连锁律 第二类有理函数(分母含二次因式) 分部积分法 (Part Integral) 三角函数积分法 无理函数三角代换法 半角代换法 积分方法总复习练习题 定积分 黎曼和与积分型极限 定积分 特殊的三角函数...
答：方阵之QR分解 正交投影 正交补集 正规、正交运算子与正规、正交矩阵伴随运算子(adjoint operator) 正规运算子与自伴随运算子 正规矩阵集 正交运算子与么正运算子 正交对角化与么正对角化 矩阵的范数(norm) Householder转换 光谱分解与奇异值分解 二次式及其应用二次式与矩阵的正定、半正定特性 二次式的应用(I):...
答：1.4MATLAB帮助系统1.4.1纯文本帮助1.4.2演示(Demo)帮助1.4.3Contents帮助文件目录窗1.4.4Index帮助文件索引窗1.4.5Search帮助文件搜索窗1.5MATLAB的保存和装载1.6MATLAB7.5语言的特点1.7SIMULINK简介1.8MATLAB7.5的工具箱1.9MATLAB、Mathematica、Maple、MathCAD的比较1.10小结1.11习题第2章...
网友评论：
诸冠13473008498：
求一个矩阵的奇异值分解1 1C= 0 11 0求它的奇异值分解矩阵U,V和Σ排版没拍好 矩阵是1 10 11 0 -
33986白祝
：[答案] C=UΣV^T => C^TC=VΣ^TΣV^T 所以只要把C^TC的谱分解算出来问题就解决了
诸冠13473008498：
对下列矩阵进行奇异值分解,要过程,满意必采纳 -
33986白祝
： (1) AAT= 5 15 15 45 |λI-AAT| = λ-5 -15 -15 λ-45= (λ-5)(λ-45)-225 = λ(λ-50) = 0 解得λ=50或0 因此奇异值是5√2,0 解出AAT特征向量为: 特征向量进行单位化,得到 1/√10 -3/√10 3/√10 1/√10 下面求出ATA= 10 20 20 40 特征向量是: 特征向量进行单位化,得到 1√5 -2/√5 2/√5 1/√5 因此得到SVD分解A= 1/√10 -3/√10 3/√10 1/√10 * 5√2 0 0 0 * 1√5 2/√5 -2/√5 1/√5
诸冠13473008498：
求一个矩阵的奇异值分解 -
33986白祝
： C=UΣV^T => C^TC=VΣ^TΣV^T 所以只要把C^TC的谱分解算出来问题就解决了
诸冠13473008498：
求一矩阵奇异值的过程,顺便说明什么是奇异值.尽量详细点,但要说明清除, -
33986白祝
：[答案] 奇异值(我没听说过,别处粘来的):对于一个实矩阵A(m*n阶),如果可以分解为A=USV',其中U和V为分别为m*n与n*m阶正交阵,S为n*n阶对角阵,且S=diag(a1,a2,...,ar,0,...,0).且有a1>=a2>=a3>=...>=ar>=0.那么a1,a2,...,ar称为矩阵A的奇...
诸冠13473008498：
数值代数相关习题,请高手解答.三道题,谢谢. -
33986白祝
： 1 不论A是否列满秩,A^TAx=A^Tb总是相容的(可以对A做奇异值分解来证明) F(x)也总有最小值,因为||x||->+oo时F(x)->+oo,所以存在一个R>0,当||x||>R时F(x)>F(0),然后只需要在{x:||x||<=R}上对F(x)求最小值,归结为紧集上的连续函数必有最...
诸冠13473008498：
有关奇异值分解(SVD)的说法,正确的是哪项 - 上学吧普法考试
33986白祝
： 解:A= 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 先求出特征值,得到1,-1(都是两重) 将特征值1代入特征方程(λI-A)x=0 1 0 0 -1 0 1 -1 0 0 -1 1 0 -1 0 0 1 第4行, 加上第1行*1 1 0 0 -1 0 1 -1 0 0 -1 1 0 0 0 0 0 第3行, 加上第2行*1 1 0 0 -1 0 1 -1 0 0 0 0 ...
诸冠13473008498：
在MATLAB中奇异值分解下面这个矩阵,N = 1.0e+005 * 3.5987 5.7341 0.0120 2.2343 0.0095 0.0000 3.5358 6 -
33986白祝
： 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是一种正交矩阵分解法;SVD是最可靠的分解法,但是它比QR 分解(QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵.)法要花上近十倍的计算时间.[U,S,V]=svd(A),其中U和V代表二个相互正交矩阵,而S代表一对角矩阵. 和QR分解法相同者, 原矩阵A不必为正方矩阵.你看看是不是你的函数用错了!
诸冠13473008498：
奇异值分解A'A逆推原矩阵AA是n*m的矩阵,n<m的情况
33986白祝
： 假设通过奇异值分解,矩阵A分解为: A=USV′ 那么,有 A′A=VS′U′USV′ AA′=USV′VS′U′ 若A是实矩阵,则U、V为正交矩阵,则有 A′A=VS′SV′ AA′=USS′U′ 也就是说,A′A的正交矩阵为V,AA′的正交矩阵为U,它们的对角矩阵的对角元素取平方根,就是矩阵S.
诸冠13473008498：
请问如何使用奇异值分解求非满秩矩阵的广义逆矩阵 -
33986白祝
：[答案] 非满秩矩阵X 首先载体优化为(X转置X),进行特征分解成POP转置,保留P.O的特征根的对角阵 在作另一种载体优化(XX转置),进行特征分解成QRQ转置,保留Q.R是特征根对角阵 O和R的差别只在维度上,非零对角线的特征值是一样的. 所以...
