1樓:心you優
答案1:bai: 奇異值分解 (sigular value de***position,svd) 是另一 種正du
交矩陣分解zhi法dao;svd是最可版靠的分解法,但是它比qr 分解法要花 上近十倍的計算權時間。[u,s,v]=svd(a),其中u和v代表二個相互正交 矩陣,而s代表一對角矩陣。 和qr分解法相同者...
matlab中svd奇異值分解是什麼作用?
2樓:匿名使用者
奇異值分解 (sigular value de***position,svd) 是另一
種正交矩陣分解法;svd是最可靠的分解法,但是它比qr 分解法要花上近十倍內
的計算時間。容[u,s,v]=svd(a),其中u和v代表二個相互正交矩陣,而s代表一對角矩陣。 和qr分解法相同者, 原矩陣a不必為正方矩陣。
使用svd分解法的用途是解最小平方誤差法和資料壓縮
3樓:半點正經
[u,s,v]=svd(a)奇異
bai值分解du,就是要把矩陣a分解成 u*s*v' (v'代表zhiv轉置).其中u s是正dao交矩陣(複數域
回對應為酉矩陣)答
奇異值分解可以用來求矩陣的逆,資料壓縮等等,不過具體的用法不是幾句話就能說清楚的。總之,奇異值分解特別重要。
4樓:匿名使用者
奇異值分解是線性代數中一種重要的矩陣分解,在訊號處理、統計學等領域有重要應用。
求matlab 奇異值分解函式 svd和svds的區別
5樓:匿名使用者
設a為m*n階矩陣,a'表示a的轉置矩陣,a'*a的n個特徵值的非負平方根叫作a的奇異值。記為σi(a)。
這幾天做實驗涉及到奇異值分解svd(singular value de***position),涉及到這樣的乙個問題,
做pca時候400幅影象拉成向量按列擺放,結果擺成了比如說10000*400大小的矩陣,
用到svd函式進行奇異值分解找主分量,結果matlab提示超出記憶體,後來想起還有個函式叫svds,看到別人用過,以為只是乙個變體,沒什麼區別,就用上了,結果確實在預料之中。但是今天覺得不放心,跑到變數裡面看了下,發現這個大的矩陣被分解成了
三個10000*6,6*6,400*6大小的矩陣的乘積,而不是普通的svd分解得到的10000*10000,10000*400,400*400大小的矩陣乘積,把我嚇了一跳,都得到預期的結果,難不成這裡還出個簍子?趕緊試驗,
發現任給乙個m*n大小的矩陣,都是被分解成了m*6,6*6,n*6大小的矩陣的乘積,為什麼都會出現6呢?確實很納悶。help svds看了一下,發現svds(a) 返回的就是svds返回的就是最大的6個特徵值及其對應的特徵行向量和特徵列向量,
還好,我們實驗中是在svds得到列向量中再取前5個最大的列向量,這個與普通的svd得到的結果是一致的,虛驚一場。。。還得到了一些別的,比如
改變這個預設的設定,
比如用[u,d,v]=svds(a,10)將得到最大的10個特徵值及其對應的最大特徵行向量和特徵列向量,
[u,d,v]=svds(a,10,0)將得到最小的10個特徵值及其對應的特徵行向量和特徵列向量,
[u,d,v]=svds(a,10,2)將得到與2最接近的10個特徵值及其對應的特徵行向量和特徵列向量。
總之,相比svd,svds的可定製性更強。
奇異值分解非常有用,對於矩陣a(m*n),存在u(m*m),v(n*n),s(m*n),滿足a = u*s*v』。
u和v中分別是a的奇異向量,而s是a的奇異值。
aa'的正交單位特徵向量組成u,特徵值組成s's,
a'a的正交單位特徵向量組成v,特徵值(與aa'相同)組成ss'。
matlab中「svd」和「eig」的區別是什麼?
6樓:課件王子
這兩個完全不同的命令抄
,兩則有著bai本質的區別:du
s=svd(a)表示對矩陣zhia進行svd分解dao,分解的結果是得到3個矩陣,如果返回值只有乙個,那麼可以得到a的奇異值向量。
eig(a)表示求矩陣a的特徵值。區別就是,svd得到的是a的奇異值,eig得到的是a的特徵值。
a'表示a的轉置矩陣,a'*a的n個非負特徵值的平方根叫作矩陣a的奇異值。記為σi(a)。
matlab 是美國mathworks公司出品的商業數學軟體,用於演算法開發、資料視覺化、資料分析以及數值計算的高階技術計算語言和互動式環境,主要包括matlab和simulink兩大部分。
求matlab中的矩陣的奇異值分解(svd)程式
7樓:匿名使用者
使用svd函式就行了
[u,s,v]=svd(a)
8樓:匿名使用者
這是乙個 build-in 的函式,底層是用 c 語言寫的了。由於是商業軟體,應該找不到相應的源程式。
matlab中svd和eig的區別?
9樓:匿名使用者
這兩個命令是完全
不同的呀。
s=svd(a)表示對矩陣a進行svd分解,分解的結果是得到3個矩陣,如果返回回值只有乙個,那麼
答可以得到a的奇異值向量。
eig(a)表示求矩陣a的特徵值。
所以區別就是,svd得到的是a的奇異值,eig得到的是a的特徵值。
a'表示a的轉置矩陣,a'*a的n個非負特徵值的平方根叫作矩陣a的奇異值。記為σi(a)。
希望可以幫助你,望採納!
用gpu加速matlab中的奇異值分解(svd)遇到錯誤 255
10樓:藤原子大雄
accelerated training and large data sets 不過我沒有用過matlab+gpu,如果是cpu多執行緒的話直接設定worker數量就可以了,gpu需要內另外學習一套函式容。
矩陣分解的奇異值分解法
奇異值分解 singular value de position,svd 是另一種正交矩陣分解法 svd是最可靠的分解法，但是它比qr 分解法要花上近十倍的計算時間。u,s,v svd a 其中u和v分別代表兩個正交矩陣，而s代表一對角矩陣。和qr分解法相同，原矩陣a不必為正方矩陣。使用svd分解法...
如何用matlab求特徵向量和特徵值
這有個我們以前的matlab冪法求特徵值和特徵響量的程式 maxnorm.m functiont maxnorm a 求數列中按模最大的分量 n length a t 0 fori 1 n ifabs a i max abs a 1t a i endend function mt,my maxtr ...
求函式應用題關於函式的最大值和最小值求詳細的解題過程不要跳步謝謝
6.由q 50 2p，得p 25 1 2 q利潤 pq c 25 1 2 q q 50 10q 1 2qq 15q 50 對q求導 q 15，導數為0是取得極值 令 q 15 0，解得q 15 經過驗算，版當q為15時工廠日總利權潤最大 62.5元 7.設工廠分n批上產，則其準備費和庫存費之和為 1...