matlab 复数矩阵矩阵奇异值分解
作者&投稿：兴妹 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
可以直接用svd()对复数矩阵分解。
a=magic(5);b=svd(a)
c=rand(5);d=a+1i*c;e=svd(d)
结果是：
b =
65.0000
22.5471
21.6874
13.4036
11.9008
e =
65.0554
22.5819
21.6764
13.4087
11.8961
svd同样可以用于复数矩阵；另外svd(A)，需要A是一个矩阵
廉度妙纳：[答案] 参考答案:\x09随风潜入夜,润物细无声.
兴文县15647104385： matlab中怎样用奇异值分解对矩阵进行降维处理 - ？
廉度妙纳： 安装并运行matlab软件;2 在命令行窗口输入需要进行奇异值分解的矩阵,并输入矩阵求秩及求奇异值的公式,如下图;3 单击回车键,求得奇异值分解得到的U、S、V矩阵;4 若要查看之前输入的求解矩阵及所求得的相关变量,从右侧工作区窗口进行查看;5 分别单击所要查看的变量名进行查看;
兴文县15647104385： matlab 中的奇异值什么意思 - ？
廉度妙纳： 定义:设A为复数域内m*n阶矩阵,A'表示A的共轭转置矩阵,A'*A的n个非负特征值的平方根叫作矩阵A的奇异值.记为σi(A).如果把A'*A的特征值记为λi(A'*A),则σi(A)=sqrt(λi(A'*A)). matlab的奇异值分解函数是:svd [U,S,V]=svd(A) 具体使用:>>help svd
兴文县15647104385： MATLAB中SVD奇异值分解是什么作用 - ？
廉度妙纳： 答案1:: 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一 种正交矩阵分解法;SVD是最可靠的分解法,但是它比QR 分解法要花 上近十倍的计算时间.[U,S,V]=svd(A),其中U和V代表二个相互正交 矩阵,而S代表一对角矩阵...
兴文县15647104385： 求matlab 奇异值分解函数 svd和svds的区别 - ？
廉度妙纳： SVD函数就是把矩阵奇异值分解,分解成三个矩阵,具体什么数学含义我想你应该自己也有所了解.svds函数就要求除了给函数输入矩阵,还要给出你想保留的奇异值个数,比如说svds(A,5),那么它输出的三个矩阵所对应的奇异值,就只保留了前5个最大的,剩下都被置零.其实也就这个区别.希望对你有帮助
兴文县15647104385： matlab 特征值分解 - ？
廉度妙纳： 这是因为matlab求解特征值用的是数值解法,对于奇异矩阵当然是有复数的,但是更多的原因是因为数值解法导致的,可以先用SVD命令求解奇异值,实际上奇异值是特征值的开方,所以,而且奇异值求解排列是从大到小,当然接近零的话可能出现负数,就不一定满足这个规律了.
兴文县15647104385： 奇异值分解的方法 - ？
廉度妙纳： 假设M是一个m*n阶矩阵,其中的元素全部属于域 K,也就是 实数域或复数域.如此则存在一个分解使得 M = UΣV*, 其中U是m*m阶酉矩阵;Σ是半正定m*n阶对角矩阵;而V*,即V的共轭转置,是n*n阶酉矩阵.这样的分解就称作M的奇异值分解.Σ对角线上的元素Σi,i即为M的奇异值. 常见的做法是为了奇异值由大而小排列.如此Σ便能由M唯一确定了.(虽然U和V仍然不能确定.)奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似.然而这两种矩阵分解尽管有其相关性,但还是有明显的不同.对称阵特征向量分解的基础是谱分析,而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广.
兴文县15647104385： 奇异值分解可能会出现多个矩阵有相同的分解吗? - ？
廉度妙纳： 标题里的问题是不可能出现的, 不过你描述的问题是有可能的, 说明你算错了 首先要注意, 尽管不同的矩阵不可能有相同的SVD, 但对于同一个矩阵来讲, SVD不是唯一的 比较简单的情况, A=∑σ_i v_i u_i^T, 可以看出即使没有重奇异值v_i和u_i也可能不唯一, 比如(v_i*z)(u_i^T/z)也满足条件, 其中z是单位复数 有重奇异值的时候U和V松动的余地更大 所以我估计你的算法里U和V是分开算的, 并没有互相故及对方
兴文县15647104385： 用Matlab 如何产生酉阵?谢谢 - ？
廉度妙纳： 矩阵的奇异值与奇异值分解 矩阵A的奇异值返回一个奇异值列向量s,用s=svd(A)表示.矩阵A的奇异值分解,则返回一个与矩阵A大小相同的对角矩阵s和二个酉矩阵u,v,且满足A = u*s*v,若A为m*n阵,则u为m*m,v为n*n,奇异值在s主对角线...
兴文县15647104385： MATLAB中如果矩阵是奇异的该怎么处理 - ？
廉度妙纳： 不知道你具体问什么.奇异说明与矩阵对应的行列式值为0.这种情况下,不能求矩阵的逆.
