svd奇异值分解matlab
答：我试了一下，eig([1 0 0;0 10 0;0 0 5])结果是 1， 10， 5。说明eig命令得到的特征值未排序。这样的话A的奇异值就是A'A的特征值的开方，可以用sqrt(eig(A'*A))得到对应状态量的奇异值，因为求特征值的操作eig是默认不排序的。
答：要使用Matlab计算MIMO系统的开环容量和闭环容量，需要进行以下步骤：确定MIMO系统的信道矩阵H，假设它是一个n x m的矩阵。对于开环容量，需要计算信道的奇异值分解（SVD），得到H的奇异值向量S和左右奇异向量U和V。对于闭环容量，需要确定传输和接收端的最优预编码和后解码矩阵，可以使用均衡化算法来实现...
答：奇异值分解的直观理解与应用 对于矩阵M，其m×n阶，所有元素在实数或复数域K，奇异值分解(M = UΣV*)揭示了矩阵的重要结构。分解构成 U：m×m的酉矩阵，其行向量构成对M的正交分析基，是M的M*的特征向量。Σ：m×n的半正定对角矩阵，对角线元素即奇异值，控制输入与输出间的标量膨胀。V：n×...
答：奇异值分解可以被用来计算矩阵的伪逆。若矩阵 M 的奇异值分解为 ，那么 M 的伪逆为其中 是 的伪逆，并将其主对角线上每个非零元素都求倒数之后再转置得到的。求伪逆通常可以用来求解线性最小平方、最小二乘法问题。 奇异值分解在统计中的主要应用为主成分分析（PCA），种数据分析方法，用来找出大量...
答：MATLAB以qr函数来执行QR分解法,其语法为[Q,R]=qr(A),其中Q代表正规正交矩阵,而R代表上三角形矩 阵.此外,原矩阵A不必为正方矩阵；如果矩阵A大小为,则矩阵Q大小为,矩阵R大小为.(3) 奇异值分解法 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,...
答：奇异值分解(SVD)是一种矩阵因子分解方法。任意一个m*n的矩阵，都可以表示为三个矩阵的乘积(因子分解)的形式，分别是m阶正交矩阵、由降序排列的非负的对角线元素组成的m*n矩阵和n阶正交矩阵，称为该矩阵的奇异值分解。矩阵的奇异值分解一定存在，但不唯一。奇异值分解可以看作出矩阵数据压缩的一种方法...
答：深入浅出：svd奇异值分解及其妙用 在机器学习的数学世界里，奇异值分解（SVD）就像一把神奇的钥匙，能解锁数据压缩和降维的秘密。让我们一起探索这个强大工具的来龙去脉和实际作用。首先，我们回顾一下特征值分解的几何解读。想象一下，数据矩阵就像一个坐标系中的多维图形，特征值分解则是将这个图形旋转...
答：S = svd(A) 以降序顺序返回矩阵 A 的奇异值。示例:[U,S,V] = svd(A) 执行矩阵 A 的奇异值分解，因此 A = U*S*V'。示例:[___] = svd(A,"econ") 使用上述任一输出参数组合生成 A 的精简分解。如果 A 是 m×n 矩阵，则：m > n - 只计算 U 的前 n 列，S 是一个 n×n...
答：最后，核范数是矩阵奇异值之和，它在矩阵分解和低秩近似中扮演着核心角色，MATLAB中并未直接提供函数，但通过奇异值分解(SVD)可以间接得到。总结来说，不同的范数为向量和矩阵提供了多维度的度量，它们各自适应于不同的数学问题和计算需求。理解并掌握这些范数的特性和MATLAB实现，将有助于我们更深入地探索...
答：奇异值分解（SVD）是一种常用的矩阵分解方法，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。在评估矩阵的稳定性时，我们可以利用奇异值来进行判断。首先，我们需要对矩阵进行奇异值分解。对于一个m×n的矩阵A，我们可以将其分解为三个矩阵的乘积：A=UΣV^T，其中U是一个m×m的酉矩阵，Σ是一个m×n的...
网友评论：
荆咽17155491451：
MATLAB中SVD奇异值分解是什么作用? -
443缑辉
： 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
荆咽17155491451：
求matlab 奇异值分解函数 svd和svds的区别 -
443缑辉
： SVD函数就是把矩阵奇异值分解,分解成三个矩阵,具体什么数学含义我想你应该自己也有所了解.svds函数就要求除了给函数输入矩阵,还要给出你想保留的奇异值个数,比如说svds(A,5),那么它输出的三个矩阵所对应的奇异值,就只保留了前5个最大的,剩下都被置零.其实也就这个区别.希望对你有帮助
荆咽17155491451：
情急哦,奇异值分解.请问:在matlab中对矩阵进行奇异值分解是使用[U,D,V]=SVD(A)函数,可以的得到矩阵A 的左奇异向量,而根据奇异值分解的原理,矩... -
443缑辉
：[答案] 参考答案:\x09随风潜入夜,润物细无声.
荆咽17155491451：
求matlab中的矩阵的奇异值分解(SVD)程序 -
443缑辉
： 使用svd函数就行了 [U,S,V]=svd(A)
荆咽17155491451：
基于奇异值分解(SVD)的方法压缩图像MATLAB实现 -
443缑辉
： 对图像压缩不是很了解.奇异值分解在matlab中一般用SVD(X)语句
荆咽17155491451：
matlab中“SVD”和“EIG”的区别是什么? -
443缑辉
： svd得到的是A的奇异值,eig得到的是A的特征值.A'表示A的转置矩阵,A'*A的n个非负特征值的平方根叫作矩阵A的奇异值.记为σi(A). (1)S=svd(A)表示对矩阵A进行SVD分解,分解的结果是得到3个矩阵,如果返回值只有一个,那么可以得到...
荆咽17155491451：
奇异值分解的方法 -
443缑辉
： 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.
荆咽17155491451：
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 -
443缑辉
： 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!
荆咽17155491451：
matlab中SVD分解得到的奇异值是经过排序的 如何能得到不排序的奇异值呢 求大神解答 -
443缑辉
： 我试了一下,eig([1 0 0;0 10 0;0 0 5])结果是 1, 10, 5.说明eig命令得到的特征值未排序.这样的话A的奇异值就是A'A的特征值的开方,可以用sqrt(eig(A'*A))得到对应状态量的奇异值,因为求特征值的操作eig是默认不排序的.
荆咽17155491451：
matlab 特征值分解 -
443缑辉
： 这是因为matlab求解特征值用的是数值解法,对于奇异矩阵当然是有复数的,但是更多的原因是因为数值解法导致的,可以先用SVD命令求解奇异值,实际上奇异值是特征值的开方,所以,而且奇异值求解排列是从大到小,当然接近零的话可能出现负数,就不一定满足这个规律了.
