Preguntas etiquetadas con svd

¿Qué es un algoritmo simple para calcular la SVD de matrices ?2 × 22×22 \times 2 Idealmente, me gustaría un algoritmo numéricamente robusto, pero me gustaría ver implementaciones simples y no tan simples. Código C aceptado. ¿Alguna referencia a documentos o código?

26 linear-algebra  matrix  reference-request  svd  matrix-factorization 

Estoy trabajando en una biblioteca matricial de solo encabezado para proporcionar un grado razonable de capacidad de álgebra lineal en un paquete lo más simple posible, y estoy tratando de estudiar cuál es el estado actual de la técnica: calcular la SVD de un matriz compleja Estoy haciendo una descomposición …

12 linear-algebra  matrix  svd 

¿Alguien podría recomendar un método para el siguiente problema de mínimos cuadrados: encuentre que minimiza: , donde R es unitario (rotación) matriz.R∈R3×3R∈R3×3R \in \mathbb{R}^{3 \times 3}∑i=0N(Rxi−bi)2→min∑i=0N(Rxi−bi)2→min\sum\limits_{i=0}^N (Rx_i - b_i)^2 \rightarrow \minRRR Podría obtener una solución aproximada minimizando ∑i=0N(Axi−bi)2→min∑i=0N(Axi−bi)2→min\sum\limits_{i=0}^N (Ax_i - b_i)^2 \rightarrow \min (arbitraria A∈R3×3A∈R3×3A \in \mathbb{R}^{3 \times 3} ), …

11 linear-algebra  least-squares  svd 

¿Existe un algoritmo SVD truncado que calcula los valores singulares uno a la vez? Mi problema: me gustaría calcular los primeros kkk valores singulares (y vectores singulares) de una gran matriz densa MMM , pero no sé cuál sería un valor apropiado de kkk . MMM es grande, por lo …

11 linear-algebra  algorithms  svd 

Por ejemplo, las bibliotecas de matriz dispersa de C ++ que utilicé: Eigen y SuiteSparse, parecen no tener ninguna funcionalidad SVD para la matriz dispersa. Entonces, curioso, ¿es SVD más difícil que QR / LU para una matriz dispersa?

10 linear-algebra  sparse-matrix  matrix  svd  eigen 

Para la reducción del modelo, quiero calcular los vectores singulares izquierdos asociados a los - digamos 20 - valores singulares más grandes de una matriz , donde y . Desafortunadamente, mi matriz será densa sin ninguna estructura. N ≈ 10 6 k ≈ 10 3 AA∈RN,kA∈RN,kA \in \mathbb R^{N,k}N≈106N≈106N\approx 10^6k≈103k≈103k\approx …

10 linear-algebra  python  reference-request  numpy  svd 

He estado usando SVD de Intel MKL (a dgesvdtravés de SciPy) y noté que los resultados son significativamente diferentes cuando cambio la precisión entre float32y float64cuando mi matriz está mal condicionada / no tiene rango completo. ¿Existe una guía sobre la cantidad mínima de regularización que debo agregar para que …

10 numerical-analysis  stability  svd  intel-mkl  numerical-limitations 

Dada una matriz grande UNAAA con valores propios σ1≥ σ2≥ ...σ1≥σ2≥…\sigma_1\ge \sigma_2 \ge \dotsc , quiero determinar solo un subconjunto de estos valores, digamos σ5 5, σ8σ5,σ8\sigma_5,\sigma_8 y σ19σ19\sigma_{19} . ¿Existe algún algoritmo que pueda hacer esto o encontrar los 19 valores propios superiores es lo mejor que se puede …

8 eigenvalues  svd 

¿Hay alguna biblioteca / caja de herramientas que tenga implementación de SVD incremental en MATLAB? He implementado este documento , es rápido pero no funciona bien. Intenté esto, pero en este también el error se propaga rápidamente (dentro de la actualización, el error de 5-10 puntos es alto).

8 linear-algebra  matlab  svd 

Estoy resolviendo un sistema usando la descomposición de valores singulares. Los valores singulares (antes de escalar) son: 1.82277e+29 1.95011e+27 1.15033e+23 1.45291e+21 4.79336e+17 7.48116e+15 8.31087e+12 1.71838e+11 5.63232e+08 2.17863e+08 9.02783e+07 1.72345e+07 1.73889e+05 8.09382e+02 2.16644e+00 He descubierto que aceptar todos los valores singulares y su contribución asociada a mi vector de solución produce …

8 linear-algebra  regression  svd