Apa itu algoritma sederhana untuk menghitung SVD matriks?2 × 22×22 \times 2 Idealnya, saya ingin algoritma yang kuat secara numerik, tetapi saya ingin melihat implementasi yang sederhana dan yang tidak terlalu sederhana. Kode C diterima. Adakah referensi untuk makalah atau
Saya sedang mengerjakan perpustakaan matriks header-only untuk memberikan tingkat kemampuan aljabar linier yang masuk akal dalam paket sesederhana mungkin, dan saya mencoba mensurvei seperti apa keadaan seni saat ini: menghitung SVD dari sebuah matriks kompleks. Saya sedang melakukan dekomposisi...
Apakah ada algoritma SVD terpotong yang menghitung nilai singular satu per satu? Masalah saya: Saya ingin menghitung nilai singular pertama (dan vektor singular) dari matriks padat , tapi saya tidak tahu apa nilai tepat. itu besar, jadi untuk alasan efisiensi, saya lebih suka tidak mengevaluasi...
Adakah yang bisa merekomendasikan metode untuk masalah kuadrat-terkecil berikut: R ∈ R3 × 3R∈R3×3R \in \mathbb{R}^{3 \times 3}∑i = 0N( R xsaya- bsaya)2→ min∑saya=0N(Rxsaya-bsaya)2→min\sum\limits_{i=0}^N (Rx_i - b_i)^2 \rightarrow \minRRR Saya bisa mendapatkan solusi perkiraan dengan meminimalkan...
Untuk reduksi model, saya ingin menghitung vektor singular kiri terkait dengan - katakanlah 20 - nilai singular terbesar dari matriks , di mana N ≈ 10 6 dan k ≈ 10 3 . Sayangnya, matriks A saya akan padat tanpa struktur apa pun.A∈RN,kA∈RN,kA \in \mathbb R^{N,k}N≈106N≈106N\approx...
Misalnya pustaka matriks jarang C ++ yang saya gunakan - Eigen dan SuiteSparse, mereka tampaknya tidak memiliki funcitionality SVD untuk matriks jarang. Jadi hanya ingin tahu, apakah SVD lebih sulit daripada QR / LU untuk matriks
Saya telah menggunakan Intel MKL SVD ( dgesvdmelalui SciPy) dan memperhatikan bahwa hasilnya sangat berbeda ketika saya mengubah presisi di antara float32dan float64ketika matriks saya dikondisikan secara buruk / bukan peringkat penuh. Apakah ada panduan tentang jumlah minimum regularisasi yang...