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并行计算奇异值分?/p>

--Jacobi

旋转

 

鉴于矩阵的奇异值分?/p>

SVD

在工程领域的广泛应用(如数据压缩、噪声去除、数值分析等等,包括?/p>

NLP

领域的潜?/p>

语义索引

LSI

核心操作也是

SVD

),今天就详细介绍一?/p>

SVD

的实现方?/p>

--Jacobi

旋转法。跟其它

SVD

算法相比?/p>

Jacobi

法精度高,虽然速度慢,但容易并行实现?/p>

 

一些链?/p>

 

 

http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10285-1012286387.htm

 

并行

JACOBI

方法求解矩阵奇异值的研究?/p>

本文呈现的代码就是依据这篇论文写出来的?/p>

 

http://math.nist.gov/javanumerics/jama/

 Jama

包是用于基本线性代数运算的

java

包,提供矩阵?/p>

cholesky

分解?/p>

LUD

分解?/p>

QR

分解、奇异值分解,以及

PCA

中要用到的特征值分解,此外可以计算矩阵的乘除法、矩阵的?/p>

数和条件数、解线性方程组等?/p>

 

http://users.telenet.be/paul.larmuseau/SVD.htm

 

在线

SVD

运算器?/p>

 

http://www.bluebit.gr/matrix-calculator/

 bluebit

在线矩阵运算器,提供矩阵的各种运算?/p>

 

http://www.drque.net/Projects/Matrix/

 

C++

 Matrix library

提供矩阵的加减乘除、求行列式?/p>

LU

分解、求逆?/p>

求转置。本文的头两段程序就引用了这里面?/p>

matrix.h

?/p>

 

基于双边

Jacobi

旋转的奇异值分解算?/p>

 

 

V

?/p>

A

的右奇异向量,也?/p>

的特征向?/p>

; 

U

?/p>

A

的左奇异向量,也?/p>

的特征向量?/p>

 

特别地,?/p>

A

是对称矩阵的时候,

=

,即

U=V

?/p>

U

的列向量不仅?/p>

的特征向量,也是

A

的特征向量。这一点在

主成分分?/p>

中会用到?/p>

 

对于正定的对称矩阵,奇异值等于特征值,奇异向量等于特征向量?/p>

 

U

?/p>

V

都是正交矩阵,满足矩阵的转置即为矩阵的逆?/p>

 

双边

Jacobi

方法本来是用来求?/p>

对称矩阵

的特征值和特征向量的,由于

就是对称矩阵,求?/p>

的特

征向量就求出?/p>

A

的右奇异值,

的特征值开方后就是

A

的奇异值?/p>

 

一?/p>

Jacobi

旋转矩阵

J

形如?/p>

 

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--Jacobi

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鉴于矩阵的奇异值分?/p>

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在工程领域的广泛应用(如数据压缩、噪声去除、数值分析等等,包括?/p>

NLP

领域的潜?/p>

语义索引

LSI

核心操作也是

SVD

),今天就详细介绍一?/p>

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--Jacobi

旋转法。跟其它

SVD

算法相比?/p>

Jacobi

法精度高,虽然速度慢,但容易并行实现?/p>

 

一些链?/p>

 

 

http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10285-1012286387.htm

 

并行

JACOBI

方法求解矩阵奇异值的研究?/p>

本文呈现的代码就是依据这篇论文写出来的?/p>

 

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 Jama

包是用于基本线性代数运算的

java

包,提供矩阵?/p>

cholesky

分解?/p>

LUD

分解?/p>

QR

分解、奇异值分解,以及

PCA

中要用到的特征值分解,此外可以计算矩阵的乘除法、矩阵的?/p>

数和条件数、解线性方程组等?/p>

 

http://users.telenet.be/paul.larmuseau/SVD.htm

 

在线

SVD

运算器?/p>

 

http://www.bluebit.gr/matrix-calculator/

 bluebit

在线矩阵运算器,提供矩阵的各种运算?/p>

 

http://www.drque.net/Projects/Matrix/

 

C++

 Matrix library

提供矩阵的加减乘除、求行列式?/p>

LU

分解、求逆?/p>

求转置。本文的头两段程序就引用了这里面?/p>

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基于双边

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主成分分?/p>

中会用到?/p>

 

对于正定的对称矩阵,奇异值等于特征值,奇异向量等于特征向量?/p>

 

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都是正交矩阵,满足矩阵的转置即为矩阵的逆?/p>

 

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http://users.telenet.be/paul.larmuseau/SVD.htm

 

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提供矩阵的加减乘除、求行列式?/p>

LU

分解、求逆?/p>

求转置。本文的头两段程序就引用了这里面?/p>

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基于双边

Jacobi

旋转的奇异值分解算?/p>

 

 

V

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A

的右奇异向量,也?/p>

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特别地,?/p>

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双边

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方法本来是用来求?/p>

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