原文:SVD求Ax=0非零解

最近解Homography的问题,看到这个解法,甚是科学。 通常情况下,一个线性方程组Ax b,如果A不可逆,可以在等式两边乘上AT,变成ATAx ATb,可以证明ATA一定可逆,其逆称为伪逆。把伪逆乘到右边就可以了。 但是如果是齐次方程组Ax ,求非零解,这招就不灵了。因为右边乘上AT还是零,再乘上伪逆还是零。本来,Ax 的伪逆解法求的就是近似解,Ax 无解,委屈求ATAx ATb。看起来像是作 ...

2013-04-04 19:02 2 2150 推荐指数:

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Ax = 0

已知: 已知 \(A \in R^{m\times n}, m \ge n\) 问题: \(Ax = 0\) 的 求解: 为A的右奇异矩阵V的最后一列, 即 \(A^TA\) 最小特征值对应的特征向量 基础知识 实对称矩阵 实对称矩阵: \(A = A^T, A \in R^{n ...

Tue Jan 07 00:25:00 CST 2020 0 1288
不定方程ax+by=m的最小解

     给出方程a*x+b*y=c,其中所有数均是整数,且a,b,c是已知数,满足那个等式的x,y值?这个方程可能有也可能没也可能有无穷多个(注意:这里说的都是整数)?   既然如此,那我们就得找出有和无解的条件!   先给出定理:方程a*x+b*y=c有 ...

Sun Dec 07 07:13:00 CST 2014 1 2436
Ax=0与Bx=0通的充要条件

A的行向量与B的行向量等价 行向量是方程组的一个等式,列向量是变量,行向量等价即相互线性表出,则两组方程通解 也可以用秩来表示 ...

Mon Sep 07 20:02:00 CST 2020 0 546
线性代数08.Ax=0:可性和解的结构

本篇为MIT公开课——线性代数 笔记。 这节课将转入求解 \(Ax=b\) ,可能有也可能无解,如果有,就要确定是唯一还是多解,然后求出所有。 举例 以上节课例子为例: \[x_{1}+2x_{2}+2x_{3}+2x_{4}=b_{1}\\ 2x_{1}+4x_ ...

Mon Aug 24 04:12:00 CST 2020 0 653
SVD分解 齐次线性方程组

SVD分解 只有方阵才能进行奇异值分解 SVD分解:把矩阵分解为 特征向量矩阵+缩放矩阵+旋转矩阵 定义 设\(A∈R^{m×n}\),且$ rank(A) = r (r > 0) \(,则矩阵A的奇异值分解(SVD)可表示为  \)A = UΣV^T = U ...

Wed Jan 23 05:20:00 CST 2019 0 1359
奇异值分解(SVD)和最小二乘齐次线性超定方程中的应用

  奇异值分解,是在A不为方阵时的对特征值分解的一种拓展。奇异值和特征值的重要意义相似,都是为了提取出矩阵的主要特征。  对于齐次线性方程 A*X =0;当A的秩大于列数时,就需要求解最小二乘,在||X||=1的约束下,其最小二乘为矩阵A'A最小特征值所对应的特征向量。  假设x ...

Sun Mar 27 05:46:00 CST 2016 0 1772
 
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