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 ...
一 谱范数 矩阵的谱范数指的也就是矩阵的 范数,即矩阵A的最大奇异值。 通过上式可知,A的谱范数 A的最大奇异值 A T A的最大特征值的平方根 二 谱范数求解方法 . 奇异值分解法 Singular Value Decomposition 既然谱范数是矩阵A的最大奇异值,那么便可以通过奇异值分解 举例参考 来求解谱范数。 . 幂迭代法 Power Iteration Method 幂迭代法 举 ...
2022-01-04 16:27 0 5742 推荐指数:
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 ...
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 ...
@ 目录 一、奇异值分解(SVD)原理 1.1 回顾特征值和特征向量 1.2 SVD的定义 1.3 求出SVD分解后的U,Σ,V矩阵 1.4 SVD计算举例 1.5 SVD的一些性质 1.6 SVD用于PCA ...
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 ...
概述 PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的。特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法,它可以将一个比较复杂的矩阵 ...
奇异值分解 特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法,但是它只是对方阵而言的,在现实的世界中,我们看到的大部分矩阵都不是方阵。 奇异值分解基本定理:若 $ A$ 为 $ m \times n$ 实矩阵, 则 $ A$ 的奇异值分解存在 $A=U \Sigma V^{T ...
奇异值分解(SVD) 特征值与特征向量 对于一个实对称矩阵\(A\in R^{n\times n}\),如果存在\(x\in R^n\)和\(\lambda \in R\)满足: \[\begin{align} Ax=\lambda x \end{align} \] 则我们说 ...