强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

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转载最新推荐文章于 2026-03-14 00:56:46 发布 1.8k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Eigen中用于特征值分解的几个类的介绍官方文档里有这几个函数的对比第二列是这些方法对矩阵的要求，第三列是计算的速度，第四列是算法的可靠性与准确性。BDCSVD和JacobiSVD是计算奇异值的，如果维度小于16, 可以直接用JacobiSVD。SelfAdjointEigenSolver是计算实对称矩阵或者复数下的自伴矩阵的特征值与特征向量的。ComplexEigenSolver是计算复数矩阵的特征值与特征向量的。EigenSolver是一般矩阵（非对称矩阵，复数矩阵）的特征值与特征向量。阅读详情

http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html

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求解线性最小二乘系统一个超定方程组，比如Ax = b，没有解。在这种情况下，在差值Ax-b尽可能小的意义上，搜索最接近解的向量x是有意义的。这个x被称为最小二乘解（如果使用欧几里德范数）。本页讨论的三种方法是SVD分解，QR分解和正规方程。其中，SVD分解通常是最准确的，但最慢的正规方程是最快但最不准确的，并且QR分解介于两者之间。使用SVD分解 BDCSVD类中的solve（）方法可以直接用于求解线性方... 阅读详情

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