1樓：刀塔不行
我試了一下，eig([1 0 0;0 10 0;0 0 5])結果是 1， 10， 5。說明eig命令得到的特徵值未排序。這樣的話a的奇異值就是a'a的特徵值的開方，可以用sqrt(eig(a'*a))得到對應狀態量的奇異值，因為求特徵值的操作eig是預設不排序的。
用gpu加速matlab中的奇異值分解（svd）遇到錯誤 255
2樓：藤原子大雄
accelerated training and large data sets 不過我沒有用過matlab+gpu，如果是cpu多執行緒的話直接設定worker數量就可以了，gpu需要內另外學習一套函式容。
matlab中svd奇異值分解是什麼作用?
3樓：匿名使用者
奇異值分解 (sigular value de***position,svd) 是另一
種正交矩陣分解法；svd是最可靠的分解法，但是它比qr 分解法要花上近十倍內
的計算時間。容[u,s,v]=svd(a)，其中u和v代表二個相互正交矩陣，而s代表一對角矩陣。 和qr分解法相同者， 原矩陣a不必為正方矩陣。
使用svd分解法的用途是解最小平方誤差法和資料壓縮
4樓：半點正經
[u,s,v]=svd(a)奇異
bai值分解du，就是要把矩陣a分解成 u*s*v' (v'代表zhiv轉置).其中u s是正dao交矩陣（複數域
回對應為酉矩陣）答
奇異值分解可以用來求矩陣的逆，資料壓縮等等，不過具體的用法不是幾句話就能說清楚的。總之，奇異值分解特別重要。
5樓：匿名使用者
奇異值分解是線性代數中一種重要的矩陣分解，在訊號處理、統計學等領域有重要應用。
奇異值分解為什麼奇異值要遞減排列？
6樓：匿名使用者
奇異值表示相應的部分構成的矩陣具有的能量可以代表原來的整個矩陣，
求matlab中的矩陣的奇異值分解（svd）程式
7樓：匿名使用者
使用svd函式就行了
[u,s,v]=svd(a)
8樓：匿名使用者
這是一個 build-in 的函式，底層是用 c 語言寫的了。由於是商業軟體，應該找不到相應的源程式。
關於奇異值分解，為什麼我的結果是這樣？能告訴我原因嗎？ 10
9樓：我行我素
奇異值分解有兩種用法，一是：s=svd(a),得出的s是列向量；二是：[u,s,v]=svd(a),得出的s是一個對角矩陣，對角線上的元素就是奇異值。
你的程式就可能是後一種情形。
請問我用matlab做svd(奇異值分解)時，出現錯誤out of memory怎麼辦？
10樓：匿名使用者
補充：我試過了，沒問題。你自己先試下面的命令：
clear all;
temp = randn(60000, 10);
[u, s, v] = svd(temp, 0);
如果這個沒問題，說明可能你之前執行的時候佔了太多運算資源 。
11樓：電燈劍客
主要是u存不下。
這樣就可以了：
[u,v,l]=svd(data, 0);
12樓：匿名使用者
矩陣sparse一下
試試 svds
主成分分析pca和資料矩陣的奇異值分解svd等價嗎
13樓：**只為你存在
基於雙邊jacobi旋轉的奇異值分解演算法 v是a的右奇異向量，也是的特徵向量; u是a的左版奇異向量，也是的
權特徵向量。
特別地，當a是對稱矩陣的時候，=，即u=v，u的列向量不僅是的特徵向量，也是a的特徵向量。
這一點在主成分分析中會用到。
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