matlab中svd, svds, lansvd 函数

最新推荐文章于 2024-12-10 11:38:40 发布
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分类专栏： matlab
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这篇博客详细介绍了MATLAB中用于奇异值分解的svd, svds和lansvd函数。svd提供矩阵的全奇异值分解，svds和lansvd允许用户指定计算的最大或最小奇异值数量，它们默认返回前6个特征值。这些函数在理解和处理矩阵特性时非常有用。" 104799135,8341349,Linux操作系统中的零拷贝技术详解,"['内核', 'Linux', 'DMA', '零拷贝技术', '系统调用']

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首先我们看一下wiki上关于奇异值分解的理论描述：

1. 理论描述

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

{\displaystyle M=U\Sigma V^{*},\,}M = U \Sigma V^*, \,

其中U是m×m阶酉矩阵；Σ是m×n阶非负

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原文地址：SVD 函数">MATLAB SVD 函数作者：小周>> a=[1 2 3 4;5 6 7 8;9 10 11 12;2 4 6 7.99999]; [u,s,v]=svds(a) u =    0.19309325290913  -0.39372991088164   0.80064042247500  -0.40824829032397    0.47876392522628   0
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本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：奇异值分解（SVD）在多个领域中都有重要应用，尤其在线性代数中是核心概念。MATLAB提供了强大的内置函数svd(A)来分解矩阵，返回三个矩阵U、Σ和V，使得A = U * Σ * V'。这三个矩阵各自具有独特的特性，可以帮助我们理解原始矩阵A的结构。SVD不仅有助于数据分析、机器学习和图像处理，还可以用于低秩近似、伪逆计算、去噪、谱...
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