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 ...
一 譜范數 矩陣的譜范數指的也就是矩陣的 范數,即矩陣A的最大奇異值。 通過上式可知,A的譜范數 A的最大奇異值 A T A的最大特征值的平方根 二 譜范數求解方法 . 奇異值分解法 Singular Value Decomposition 既然譜范數是矩陣A的最大奇異值,那么便可以通過奇異值分解 舉例參考 來求解譜范數。 . 冪迭代法 Power Iteration Method 冪迭代法 舉 ...
2022-01-04 16:27 0 5742 推薦指數:
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 ...
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 ...
@ 目錄 一、奇異值分解(SVD)原理 1.1 回顧特征值和特征向量 1.2 SVD的定義 1.3 求出SVD分解后的U,Σ,V矩陣 1.4 SVD計算舉例 1.5 SVD的一些性質 1.6 SVD用於PCA ...
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 ...
概述 PCA的實現一般有兩種,一種是用特征值分解去實現的,一種是用奇異值分解去實現的。特征值和奇異值在大部分人的印象中,往往是停留在純粹的數學計算中。而且線性代數或者矩陣論里面,也很少講任何跟特征值與奇異值有關的應用背景。奇異值分解是一個有着很明顯的物理意義的一種方法,它可以將一個比較復雜的矩陣 ...
奇異值分解 特征值分解是一個提取矩陣特征很不錯的方法,但是它只是對方陣而言的,在現實的世界中,我們看到的大部分矩陣都不是方陣。 奇異值分解基本定理:若 $ A$ 為 $ m \times n$ 實矩陣, 則 $ A$ 的奇異值分解存在 $A=U \Sigma V^{T ...
奇異值分解(SVD) 特征值與特征向量 對於一個實對稱矩陣\(A\in R^{n\times n}\),如果存在\(x\in R^n\)和\(\lambda \in R\)滿足: \[\begin{align} Ax=\lambda x \end{align} \] 則我們說 ...