1. 基本思想 在第一篇中,我們討論了lanczos算法的基本框架。當我們用lanczos算法將一個實對稱陣轉化成三對角陣之后,我們可以用第二篇中的QR算法計算三對角陣的特征值特征向量。 本篇我們將討論計算該三對角陣更加快速的算法——分治法(Divide and Conquer),該算法最早 ...
. 基本的QR算法 我們先討論一般對陣矩陣的QR算法,再討論對稱三對角陣的QR算法 給定一個實對稱陣X,假設其特征值分解為X PSP ,其中P對正交陣,S是對角陣。求P,S的QR算法如下,其中 Q k 為正交陣, R k 為上三角陣: 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 將 R inft ...
2016-09-21 03:05 0 3610 推薦指數:
1. 基本思想 在第一篇中,我們討論了lanczos算法的基本框架。當我們用lanczos算法將一個實對稱陣轉化成三對角陣之后,我們可以用第二篇中的QR算法計算三對角陣的特征值特征向量。 本篇我們將討論計算該三對角陣更加快速的算法——分治法(Divide and Conquer),該算法最早 ...
基於矩陣奇異值分解的水印算法 一.實驗目的 了解基於矩陣奇異值分解的圖像數字水印技術,掌握基於矩陣奇異值分解的圖像水印算法原理,設計並實現一種基於矩陣奇異值分解的數字水印算法。 二.實驗條件 (1) Windows 10或7操作系統; (2) MATLAB 2014b ...
LU分解 將一個矩陣分解為一個單位下三角矩陣和一個上三角矩陣的乘積 利用高斯消去法將矩陣化為上三角形矩陣U,消去過程中左乘初等矩陣 選主元的LU分解 對於A = LU,我們之前限制了行的互換,選主元的LU分解,只需要把A = LU變成 PA = LU就可以了,其中P是置換矩陣 ...
酉空間(也稱:U空間,復內積空間):定義了復數域上的內積方式的線性空間叫做酉空間(相乘變成共軛相乘) 酉矩陣:歐氏空間(實線性空間)的正交陣的復空間的對應版本,他只是《線性代數》中的正交陣的一個推廣。 相似矩陣:,酉相似:P是酉矩陣 厄米特矩陣(Hermitian Matrix,又譯作 ...
奇異值分解(singular value decomposition, SVD)是一種矩陣因子分解方法,是線性代數的概念,但在統計學習中被廣泛使用,成為其重要工具。 定義 (奇異值分解)矩陣的奇異值分解是指, 將一個非零的mxn實矩陣A, A∈Rmxn,表示為以下三個實矩陣乘積形式的運算,即進行 ...
注:在《SVD(奇異值分解)小結 》中分享了SVD原理,但其中只是利用了numpy.linalg.svd函數應用了它,並沒有提到如何自己編寫代碼實現它,在這里,我再分享一下如何自已寫一個SVD函數。但是這里會利用到SVD的原理,如果大家還不明白它的原理,可以去看看《SVD(奇異值分解)小結 ...
一步步教你輕松學奇異值分解SVD降維算法 (白寧超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇異值分解(singular value decomposition)是線性代數中一種重要的矩陣分解,在生物信息學、信號處理、金融學、統計學等領域有重要應用,SVD都是提取 ...
0 - 特征值分解(EVD) 奇異值分解之前需要用到特征值分解,回顧一下特征值分解。 假設$A_{m \times m}$是一個是對稱矩陣($A=A^T$),則可以被分解為如下形式, $$A_{m\times m}=Q_{m\times m}\Sigma_{m\times m} Q_{m ...