[U, S, V] = svd(A, 'econ'); 或者更简单地,如果你不需要单独的U、S、V矩阵,而是需要它们的组合形式,可以使用: matlab [U, S, V] = svd(A); 注意:这里的S实际上是一个向量,包含了矩阵A的所有奇异值,按降序排列。若使用'econ'选项,MATLAB会返回更经济的分解形式,其中U和V的列数与A的秩相同。
S = svd(A) [U,S,V] = svd(A) [___] = svd(A,"econ") [___] = svd(A,0) [___] = svd(___,outputForm) Description S= svd(A)returns thesingular valuesof matrixAin descending order. example [U,S,V] = svd(A)performs a singular value decomposition of matrixA, such thatA...
clear all A = rand(2000,2000); tic A1 = gpuArray(single(A)); [U,S,V] = svd(A1,'econ'); A2 = U*S*V'; A3 = gather(A2); t = toc tic [U1,S1,V1] = svd(A,'econ'); A4 = U1*S1*V1'; t2 = toc error = norm(A3-A4,'fro') tic A1 = gpuArray(single(A)); [vv...
clear all A = rand(2000,2000); tic A1 = gpuArray(single(A)); [U,S,V] = svd(A1,'econ'); A2 = U*S*V'; A3 = gather(A2); t = toc tic [U1,S1,V1] = svd(A,'econ'); A4 = U1*S1*V1'; t2 = toc error = norm(A3-A4,'fro') tic A1 = gpuArray(single(A)); [vv...
[U1,S1,V1] = svd(A,'econ'); A4 = U1*S1*V1'; t2 = toc error = norm(A3-A4,'fro') tic A1 = gpuArray(single(A)); [vv,dd] = eig(A1); t3 = toc 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.
调用svd函数有三种形式:[U,S,V]=svd(A)得到完整分解,[U,S,V]=svd(A,’econ’)生成经济型分解,svds(A,k)则用于计算前k个奇异值。重构矩阵时需要将S矩阵转换为对角阵,特别是经济型分解产生的矩形矩阵要处理成标准对角形式。 验证分解结果时,计算USV’与原始矩阵的二范数差值,通常控制在1e-10以内视为有效...
在MATLAB中,我们可以使用内置的函数`svd`来实现奇异值分解。该函数的基本用法如下: ```matlab [U, S, V] = svd(A); ``` 其中,`A`是要进行奇异值分解的矩阵,`U`、`S`和`V`分别是分解后的正交矩阵、奇异值矩阵和正交矩阵。 接下来,我们可以通过一个简单的例子来演示如何在MATLAB中实现奇异值分解。假设...
[U,S,V] = svd(A,'econ'); s = diag(S); if nargin < 2 tol = max(size(A)) * eps(norm(s,inf)); end r1 = sum(s > tol)+1; V(:,r1:end) = []; U(:,r1:end) = []; s(r1:end) = []; s = 1./s(:);
[U,S,V] = svd(X,'econ') 也生成一个''有效大小''的分解,如果X是m*n的并m>=n,等价于svd(X,0)。如果m<n,仅仅计算V的前m列,S是m*m的。 rank函数求矩阵的秩 k = rank(A) 返回矩阵A中精度大于默认精度max(size(A))*eps(norm(A))的奇异值的个数。
[U,S,V] = svd(X,0) [U,S,V] = svd(X,'econ') 描述: SVD命令是为了计算矩阵的奇异值分解。 s = svd(X) 返回一个向量的奇异值. [U,S,V] = svd(X) 产生一个与X维度相同的对角矩阵S,并且降序排列非负对角元素。并且酉矩阵U和V使得X = U*S*V ...