1. 基本思想 在第一篇中,我们讨论了lanczos算法的基本框架。当我们用lanczos算法将一个实对称阵转化成三对角阵之后,我们可以用第二篇中的QR算法计算三对角阵的特征值特征向量。 本篇我们将讨论计算该三对角阵更加快速的算法——分治法(Divide and Conquer),该算法最早 ...
. 基本的QR算法 我们先讨论一般对阵矩阵的QR算法,再讨论对称三对角阵的QR算法 给定一个实对称阵X,假设其特征值分解为X PSP ,其中P对正交阵,S是对角阵。求P,S的QR算法如下,其中 Q k 为正交阵, R k 为上三角阵: X X for k , , ... X k Q k R k QR分解 X k R k Q k endfor P Q Q dots Q infty 将 R inft ...
2016-09-21 03:05 0 3610 推荐指数:
1. 基本思想 在第一篇中,我们讨论了lanczos算法的基本框架。当我们用lanczos算法将一个实对称阵转化成三对角阵之后,我们可以用第二篇中的QR算法计算三对角阵的特征值特征向量。 本篇我们将讨论计算该三对角阵更加快速的算法——分治法(Divide and Conquer),该算法最早 ...
基于矩阵奇异值分解的水印算法 一.实验目的 了解基于矩阵奇异值分解的图像数字水印技术,掌握基于矩阵奇异值分解的图像水印算法原理,设计并实现一种基于矩阵奇异值分解的数字水印算法。 二.实验条件 (1) Windows 10或7操作系统; (2) MATLAB 2014b ...
LU分解 将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积 利用高斯消去法将矩阵化为上三角形矩阵U,消去过程中左乘初等矩阵 选主元的LU分解 对于A = LU,我们之前限制了行的互换,选主元的LU分解,只需要把A = LU变成 PA = LU就可以了,其中P是置换矩阵 ...
酉空间(也称:U空间,复内积空间):定义了复数域上的内积方式的线性空间叫做酉空间(相乘变成共轭相乘) 酉矩阵:欧氏空间(实线性空间)的正交阵的复空间的对应版本,他只是《线性代数》中的正交阵的一个推广。 相似矩阵:,酉相似:P是酉矩阵 厄米特矩阵(Hermitian Matrix,又译作 ...
奇异值分解(singular value decomposition, SVD)是一种矩阵因子分解方法,是线性代数的概念,但在统计学习中被广泛使用,成为其重要工具。 定义 (奇异值分解)矩阵的奇异值分解是指, 将一个非零的mxn实矩阵A, A∈Rmxn,表示为以下三个实矩阵乘积形式的运算,即进行 ...
注:在《SVD(奇异值分解)小结 》中分享了SVD原理,但其中只是利用了numpy.linalg.svd函数应用了它,并没有提到如何自己编写代码实现它,在这里,我再分享一下如何自已写一个SVD函数。但是这里会利用到SVD的原理,如果大家还不明白它的原理,可以去看看《SVD(奇异值分解)小结 ...
一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用,SVD都是提取 ...
0 - 特征值分解(EVD) 奇异值分解之前需要用到特征值分解,回顾一下特征值分解。 假设$A_{m \times m}$是一个是对称矩阵($A=A^T$),则可以被分解为如下形式, $$A_{m\times m}=Q_{m\times m}\Sigma_{m\times m} Q_{m ...