原文:SVD求Ax=0非零解

最近解Homography的問題,看到這個解法,甚是科學。 通常情況下,一個線性方程組Ax b,如果A不可逆,可以在等式兩邊乘上AT,變成ATAx ATb,可以證明ATA一定可逆,其逆稱為偽逆。把偽逆乘到右邊就可以了。 但是如果是齊次方程組Ax ,求非零解,這招就不靈了。因為右邊乘上AT還是零,再乘上偽逆還是零。本來,Ax 的偽逆解法求的就是近似解,Ax 無解,委屈求ATAx ATb。看起來像是作 ...

2013-04-04 19:02 2 2150 推薦指數:

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Ax = 0

已知: 已知 \(A \in R^{m\times n}, m \ge n\) 問題: \(Ax = 0\) 的 求解: 為A的右奇異矩陣V的最后一列, 即 \(A^TA\) 最小特征值對應的特征向量 基礎知識 實對稱矩陣 實對稱矩陣: \(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

     給出方程a*x+b*y=c,其中所有數均是整數,且a,b,c是已知數,滿足那個等式的x,y值?這個方程可能有也可能沒也可能有無窮多個(注意:這里說的都是整數)?   既然如此,那我們就得找出有和無解的條件!   先給出定理:方程a*x+b*y=c有 ...

Sun Dec 07 07:13:00 CST 2014 1 2436
Ax=0與Bx=0通的充要條件

A的行向量與B的行向量等價 行向量是方程組的一個等式,列向量是變量,行向量等價即相互線性表出,則兩組方程通解 也可以用秩來表示 ...

Mon Sep 07 20:02:00 CST 2020 0 546
線性代數08.Ax=0:可性和解的結構

本篇為MIT公開課——線性代數 筆記。 這節課將轉入求解 \(Ax=b\) ,可能有也可能無解,如果有,就要確定是唯一還是多解,然后求出所有。 舉例 以上節課例子為例: \[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 齊次線性方程組

SVD分解 只有方陣才能進行奇異值分解 SVD分解:把矩陣分解為 特征向量矩陣+縮放矩陣+旋轉矩陣 定義 設\(A∈R^{m×n}\),且$ rank(A) = r (r > 0) \(,則矩陣A的奇異值分解(SVD)可表示為  \)A = UΣV^T = U ...

Wed Jan 23 05:20:00 CST 2019 0 1359
奇異值分解(SVD)和最小二乘齊次線性超定方程中的應用

  奇異值分解,是在A不為方陣時的對特征值分解的一種拓展。奇異值和特征值的重要意義相似,都是為了提取出矩陣的主要特征。  對於齊次線性方程 A*X =0;當A的秩大於列數時,就需要求解最小二乘,在||X||=1的約束下,其最小二乘為矩陣A'A最小特征值所對應的特征向量。  假設x ...

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