matlab svd奇异值算法

本文详细介绍了SVD奇异值分解的基本概念与不同调用方式,包括完整的分解过程及简化分解,适用于各种规模的矩阵计算。同时阐述了如何通过设置参数来获取特定大小的U、S、V矩阵。

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[U,S,V] = svd (X) %返回一个与X同大小的对角矩阵S,两个矩阵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。

[U,S,V] = svd (X,0)   %得到一个“有效大小”的分解,只计算出矩阵U的前n列,矩阵S的大小为n×n。

 

格式  s = svds(A,K)

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。

不设置K值时,默认为U为m*6 矩阵,S为6*6矩阵,V为n*6矩阵,K>0时返回U为m*K 矩阵,S为K*K矩阵,V为n*K矩阵。

 

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