奇异值分解计算器
答：subs 符号计算中的符号变量置换 subspace 两子空间夹角 sum 元素和 summer 绿黄调夏色图 superiorto 设定优先级 surf 三维着色表面图 surface 创建面对象 surfc 带等位线的表面图 surfl 带光照的三维表面图 surfnorm 空间表面的法线 svd 奇异值分解 svds 求指定的若干奇异值 switch-case-otherwise 多分支结构 sym...
答：subs 符号计算中的符号变量置换 subspace 两子空间夹角 sum 元素和 summer 绿黄调夏色图 superiorto 设定优先级 surf 三维着色表面图 surface 创建面对象 surfc 带等位线的表面图 surfl 带光照的三维表面图 surfnorm 空间表面的法线 svd 奇异值分解 svds 求指定的若干奇异值 switch-case-otherwise 多分支结构 sym...
答：3.2.5 QR分解 473.2.6 Schur分解 483.2.7 复数特征值对角阵与实数块特征值对角阵的转换 483.2.8 广义奇异值分解 493.2.9 特征值问题的QZ分解 493.2.10 海森伯格形式的分解 503.3 线性方程组的求解 503.3.1 利用矩阵除法求线性方程组的特解(或一个解) 503.3.2 LU分解求线性方程组的解 513.3.3 ...
网友评论：
牧贷19175751319：
矩阵奇异值分解手工算法 -
11206毋俘
： 当然是可以的.如果A=USV'是精简的奇异值分解,也就是说S是r阶非奇异的方对角阵,这里r是A的秩,U和V分别是两个正交阵(或酉阵)的r列.那么先计算出A'A的谱分解A'A=Q*D*Q',要求D中特征值是降序排列的,取S^2是D的最大非奇异主子阵(r阶),V是Q中相应的前r列,然后就有U=AVS^{-1}.如果要完整的SVD分解,那么先得到精简分解之后再把U和V分别张成满的正交阵即可,这个可以通过镜像变换或者Gram-Schmidt正交化来做.
牧贷19175751319：
奇异值分解的计算量是多少? -
11206毋俘
：[答案] 奇异值分解奇异值分解(Singular Value Decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,是矩阵分析中正规矩阵酉对角化的推广.在信号处理、统计学等领域有重要应用.基本介绍分析解释定理和推论matlab奇异值分解矩阵...
牧贷19175751319：
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 -
11206毋俘
：[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
牧贷19175751319：
如何用奇异值分解的方法求解矩阵 -
11206毋俘
： 利用奇异值分解可以压缩一个矩阵,但是对于一般的图像来说每个通道都是一个矩阵,所以不能直接用SVD. 对于A=UDV',如果要重排D的话直接交换U,V中相应的列就行了,相当于A=UP*P'DP*P'V'.一般来讲如果调用数学库中的函数的话D肯定是已经排好的. 补充: 给你举个例子,如果你要交换D(i,i)和D(j,j),那么同时把U的第i列和第j列交换一下,把V的第i列和第j列交换一下. 主流的数学库当中SVD都是LAPACK的实现,次序已经排好了.
牧贷19175751319：
奇异值分解的方法 -
11206毋俘
： 假设M是一个m*n阶矩阵,其中的元素全部属于域 K,也就是 实数域或复数域.如此则存在一个分解使得 M = UΣV*, 其中U是m*m阶酉矩阵;Σ是半正定m*n阶对角矩阵;而V*,即V的共轭转置,是n*n阶酉矩阵.这样的分解就称作M的奇异值分解.Σ对角线上的元素Σi,i即为M的奇异值. 常见的做法是为了奇异值由大而小排列.如此Σ便能由M唯一确定了.(虽然U和V仍然不能确定.)奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似.然而这两种矩阵分解尽管有其相关性,但还是有明显的不同.对称阵特征向量分解的基础是谱分析,而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广.
牧贷19175751319：
什么是奇异值 -
11206毋俘
： 奇异值: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的奇异值.U和V成为...
牧贷19175751319：
singular value 矩阵奇异值怎样计算 -
11206毋俘
： 定理:设A为m*n阶复矩阵,则存在m阶矩阵U和n阶矩阵V,使得: A = U*S*V' 其中S=diag(σi,σ2,……,σr),σi>0 (i=1,…,r),r=rank(A). 推论:设A为m*n阶实矩阵,则存在m阶正交阵U和n阶正交阵V,使得 A = U*S*V' 其中S=diag(σi,σ2,……,σr),σi>0...
牧贷19175751319：
MATLAB中SVD奇异值分解是什么作用? -
11206毋俘
： 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另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.使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩
牧贷19175751319：
什么是特征值分解,奇异值分解和cholesky分解 -
11206毋俘
： 矩阵的特征值分解和奇异值分解2008-04-07 20:17定理:(奇异值分解)设A为m*n阶复矩阵,则存在m阶酉阵U和n阶酉阵V,使得: A = U*S*V' 其中S=diag(σi,σ2,……,σr),σi>0(i=1,…,r),r=rank(A).推论:设A为m*n阶实矩阵,则存在m阶正交阵...
牧贷19175751319：
求一个矩阵的奇异值分解 -
11206毋俘
： 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
