和“稀疏矩阵的分解和图(1)"中定义的逐列Cholesky分解算法类似,待分解矩阵L_{NN}L_{NN}^T等于原矩阵A_{NN}减去L_{MM}下方的列矩阵和它的转置的乘积,即L_{NM}L_{NM}^T。 受此启发,我们从T'中最下边的叶子节点开始,从下往上逐层做矩阵分解。节点1'的矩阵分解如下图所示: 借助上图,我们简述一下Mu...
稀疏矩阵分解(sparse matrix factorization)是一种常用的方法,可以用来进行基因组学数据的降维和特征提取。 稀疏矩阵分解是一种将高维稀疏矩阵分解为低维稠密矩阵的技术。通过这种方式,我们可以将原始的高维数据转化为更加紧凑和易于处理的形式,同时保留数据的主要特征。下面将介绍基于稀疏矩阵分解的基因组学数据分析的具体...
主流快速分解法都是按上述步骤设计方法,即先进行p~θ迭代,后进行q~v迭代。也有文献采用先进行q~v迭代,后进行p~θ迭代的方法。直接采用上述原理实现的快速分解法潮流计算软件计算速度较慢,商业使用的快速分解法潮流计算软件采用稀疏矩阵技术和节点优化编号技术,比较复杂,不适合科研人员以此为基础进一步进行科学研究。
基于低质矩阵与稀疏矩阵的语音增强方法是一种新颖的语音增强方法,在一 段语音中语音噪声都具有很大的重复性,这样我们就可以假设噪声是具有低秩性 的,而语音测试具有稀疏性的,我们可以通过把语音分解成一个噪声低秩矩阵和 语音稀疏矩阵并对其相关参数进行约束来对实现语音的增强,和现有的语音增强 方法在原理和工作方式...
基于Matlab稀疏矩阵的快速分解法潮流计算方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于Matlab稀疏矩阵的快速分解法潮流计算方法说明:本发明公开了一种基于Matlab稀疏矩阵的快速分解法潮流计算方法,采用Matlab的稀疏矩阵技...专利查询请上爱企查
从上面所述可以看出,本发明提供的所述基于低秩稀疏矩阵分解的盲频谱感知方法和装置,基于认知无线电环境中的噪声不确定的情况,提出一种适用于认知无线电环境中的噪声模型,并将其应用到频谱感知中提出了一种基于低秩稀疏矩阵分解的盲频谱感知方法和装置,能够有效提高检测的精度。
摘要 一种针对电路仿真中电路稀疏矩阵的快速LU分解方法,属于EDA技术领域。本发明所述方法包括:符号分析和LU分解计算;其中,所述符号分析是对预处理后的矩阵进行分析预测出该矩阵在完成LU分解后的矩阵L和U的各列非零元结构;所述LU分解计算是基于所述符号分析得出的矩阵L和U的非零元结构,依次对矩阵的各列进行数值求解...
阮百尧[1]使用Chol-esky分解法, 首先将矩阵A 分解为两个对称矩阵,对于不同的列向量B 只需要进行一次顺代和一次回代便可以求解方程组。 但是通过对计算过程的分析发现, 其算法的回代过程几乎占用了整个求解过程时间的一半, 没有充分利用分解后矩阵的对称性和稀疏性。 在此基础上, 作者对该算法进行了一定的改进...