Вопросы с тегом «svd»

Что такое простой алгоритм для вычисления SVD матрицы?2 × 22×22 \times 2 В идеале мне нужен численно устойчивый алгоритм, но я бы хотел увидеть как простые, так и не очень простые реализации. Код C принят. Любые ссылки на документы или код?

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

Я работаю над библиотекой матриц только для заголовков, чтобы обеспечить некоторую разумную степень возможностей линейной алгебры в максимально простом пакете, и я пытаюсь рассмотреть, каково текущее состояние техники: вычисление SVD сложная матрица. Я делаю двухфазную декомпозицию, бидиагонализацию с последующим вычислением сингулярных значений. Прямо сейчас я использую метод домохозяина для бидиагонализации …

12 linear-algebra  matrix  svd 

Может ли кто-нибудь порекомендовать метод для следующей задачи наименьших квадратов: найти который минимизирует: , где R - унитарное (вращение) матрица.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 Я мог бы получить приблизительное решение, минимизировав ∑i=0N(Axi−bi)2→min∑i=0N(Axi−bi)2→min\sum\limits_{i=0}^N (Ax_i - b_i)^2 \rightarrow \min (произвольный A∈R3×3A∈R3×3A \in \mathbb{R}^{3 \times 3} ), приняв …

11 linear-algebra  least-squares  svd 

Существует ли усеченный алгоритм SVD, который вычисляет сингулярные значения по одному? Моя проблема: я хотел бы вычислить первые kkk сингулярных значений (и сингулярных векторов) большой плотной матрицы MMM , но я не знаю, каково было бы подходящее значение kkk . MMM велико, поэтому из соображений эффективности я бы предпочел не …

11 linear-algebra  algorithms  svd 

Например, библиотеки разреженных матриц C ++, которые я использовал - Eigen и SuiteSparse, похоже, что они не имеют какой-либо функциональности SVD для разреженных матриц. Так что просто любопытно, является ли SVD сложнее, чем QR / LU для разреженной матрицы?

10 linear-algebra  sparse-matrix  matrix  svd  eigen 

Для редукции модели я хочу вычислить левые сингулярные векторы, связанные с, скажем, 20-ю самыми большими сингулярными значениями матрицы , где N ≈ 10 6 и k ≈ 10 3 . К сожалению, моя матрица А будет плотной без какой-либо структуры.A∈RN,kA∈RN,kA \in \mathbb R^{N,k}N≈106N≈106N\approx 10^6k≈103k≈103k\approx 10^3AAA Если я просто вызываю svdподпрограмму …

10 linear-algebra  python  reference-request  numpy  svd 

Я использовал SVD от Intel MKL ( dgesvdчерез SciPy) и заметил, что результаты значительно отличаются, когда я меняю точность между float32и float64когда моя матрица плохо обусловлена ​​/ не имеет полного ранга. Есть ли руководство по минимальному количеству регуляризации, которое я должен добавить, чтобы сделать результаты нечувствительными к float32-> float64изменениям? В …

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