矩阵的svd分解解中的v和s怎么对应

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-12-31 02:21 标签： svd奇异值分解
matlab中pinv函数是如何利用svd分解出的U、S、V来求取奇异矩阵的广义逆矩阵的_百度知道
matlab中pinv函数是如何利用svd分解出的U、S、V来求取奇异矩阵的广义逆矩阵的
想通过svd函数分解出的U、S、V自己编程实现求取奇异矩阵的广义逆矩阵，请帮忙说说实现的原理
提问者采纳
2)将S非零元取逆假定拟计算一般矩阵A的Moore-Penrose广义逆A+, S为一般对角阵, 其中 U;3)则广义逆为A+ = V* T U*, 然后专置得到一个一般对角阵T:A = U S V, 零元不变, V为酉方阵,1)对A做SVD, 其中 * 表示取矩阵的复共轭
提问者评价
其他类似问题
为您推荐：
广义逆矩阵的相关知识
等待您来回答
下载知道APP
随时随地咨询
出门在外也不愁SVD分解_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
上传于||暂无简介
阅读已结束，如果下载本文需要使用
想免费下载本文？
下载文档到电脑，查找使用更方便
还剩12页未读，继续阅读
你可能喜欢求matlab中的矩阵的奇异值分解（SVD）程序_百度知道
求matlab中的矩阵的奇异值分解（SVD）程序
提问者采纳
使用svd函数就行了[U,S,V]=svd(A)
提问者评价
谢谢，但是两个场的奇异值分解程序是怎样的？
其他类似问题
为您推荐：
奇异值分解的相关知识
等待您来回答
下载知道APP
随时随地咨询
出门在外也不愁奇异值分解(SVD) C++代码_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
评价文档：
奇异值分解(SVD) C++代码
上传于||文档简介
&&矩​阵​的​奇​异​值​分​解​的​C​+​+​代​码​,​采​用​幂​迭​代​算​法​。
大小：4.27KB
登录百度文库，专享文档复制特权，财富值每天免费拿！
你可能喜欢numpy.linalg.svd & NumPy v1.10 Manual
numpy.linalg.svd
numpy.linalg.svd(a, full_matrices=1, compute_uv=1)
Singular Value Decomposition.
Factors the matrix a as u * np.diag(s) * v, where u and v
are unitary and s is a 1-d array of a‘s singular values.
Parameters:a : (..., M, N) array_like
A real or complex matrix of shape (M, N) .
full_matrices : bool, optional
If True (default), u and v have the shapes (M, M) and
(N, N), respectively.
Otherwise, the shapes are (M, K)
and (K, N), respectively, where K = min(M, N).
compute_uv : bool, optional
Whether or not to compute u and v in addition to s.
by default.
Returns:u : { (..., M, M), (..., M, K) } array
Unitary matrices. The actual shape depends on the value of
full_matrices. Only returned when compute_uv is True.
s : (..., K) array
The singular values for every matrix, sorted in descending order.
v : { (..., N, N), (..., K, N) } array
Unitary matrices. The actual shape depends on the value of
full_matrices. Only returned when compute_uv is True.
Raises:LinAlgError
If SVD computation does not converge.
New in version 1.8.0.
Broadcasting rules apply, see the numpy.linalg documentation for
The decomposition is performed using LAPACK routine _gesdd
The SVD is commonly written as a = U S V.H.
The v returned
by this function is V.H and u = U.
If U is a unitary matrix, it means that it
satisfies U.H = inv(U).
The rows of v are the eigenvectors of a.H a. The columns
of u are the eigenvectors of a a.H.
For row i in
v and column i in u, the corresponding eigenvalue is
If a is a matrix object (as opposed to an ndarray), then so
are all the return values.
&&& a = np.random.randn(9, 6) + 1j*np.random.randn(9, 6)
Reconstruction based on full SVD:
&&& U, s, V = np.linalg.svd(a, full_matrices=True)
&&& U.shape, V.shape, s.shape
((9, 9), (6, 6), (6,))
&&& S = np.zeros((9, 6), dtype=complex)
&&& S[:6, :6] = np.diag(s)
&&& np.allclose(a, np.dot(U, np.dot(S, V)))
Reconstruction based on reduced SVD:
&&& U, s, V = np.linalg.svd(a, full_matrices=False)
&&& U.shape, V.shape, s.shape
((9, 6), (6, 6), (6,))
&&& S = np.diag(s)
&&& np.allclose(a, np.dot(U, np.dot(S, V)))

我要回帖

更多关于 svd奇异值分解 的文章

 

随机推荐