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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...

奇异值分解函数 svd格式 s = svd (X) %返回矩阵X 的奇异值向量 [U,S,V] = svd (X) %返回一个与X 同大小的对角矩阵S,两个酉矩阵U 和V, 且满足= U*S*V'。若A 为m×n 阵,则U 为m×m 阵,V 为n×n 阵。奇异值在S 的对角线上,非负且按降序排列。...

主要是u存不下。 这样就可以了: [u,v,l]=svd(data, 0);

在MATLAB里打开svd的源码可以看到只有一堆注释,最后写的是该函数为built-in function。事实上,MATLAB的矩阵计算使用的是Intel的MKL库(见之前我写的一个答案如何写出比 MATLAB 更快的矩阵运算程序? - 过拟合的回答),这个库基本是现有BLAS/L...

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...

字典都是小数是因为里面每个列都经过了normalization,L2 norm都是1 如果要得到稀疏系数,试试OMPerr

这两个命令是完全不同的呀。 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A的奇异值向量。 eig(A)表示求矩阵A的特征值。 所以区别就是,svd得到的是A的奇异值,eig得到的是A的特征值。 A'表...

假定拟计算一般矩阵A的Moore-Penrose广义逆A+, 1)对A做SVD: A = U S V, 其中 U, V为酉方阵, S为一般对角阵; 2)将S非零元取逆, 零元不变, 然后专置得到一个一般对角阵T; 3)则广义逆为A+ = V* T U*, 其中 * 表示取矩阵的复共轭.

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...

我发现matlab对矩阵做奇异值分解的效率非常高,比gsl(GNU Science Library)中的blas高很多

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