svd 相关问题

奇异值分解(SVD)是实数或复数矩阵的分解,在信号处理和统计中具有许多有用的应用。

寻找矩阵的零空间

我试图找到给定矩阵的零空间(Ax=0 的解空间)。我找到了两个例子,但我似乎都无法工作。而且,我不明白他们在做什么......

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Python(NumPy、SciPy),查找矩阵的零空间

我试图找到给定矩阵的零空间(Ax=0 的解空间)。我找到了两个例子,但我似乎都无法工作。而且,我不明白他们在做什么......

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什么是奇异值分解(SVD)?

它实际上是如何降低噪音的?你能推荐一些不错的教程吗?

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Python 中手动 SVD 实现失败

我正在尝试自己在Python中实现奇异值分解(SVD)函数,使用A^T A和AA^T的特征值分解,但重构矩阵(B)并不总是这样

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三对角矩阵的极分解是否可交换?

我在理解极分解时犯了一个错误。 我以为极分解是PU,其实是UP。在试图了解出了什么问题时,我意识到这有点可交换......

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如何在Python中使用SVD求矩阵的一般逆?

所以我试图使用 svd 找到矩阵 A 的广义逆 A+ 这是我的 svd 代码 A4 = np.array([[3, 1,2,3,4], [5,2,3,4,5], [7,4,5,6,7]]) 打印(A4) U4,...

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对经历连续变化同时保持相同维度的矩阵进行奇异值分解 (SVD) 的快速计算

如果我们已经知道 A(t) 的 SVD,是否有办法在时间 t + delta(t) 时有效地更新时变矩阵 A(t) 的奇异值分解 (SVD)?假设矩阵发生变化

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梯度下降:缩减特征集的运行时间比原始特征集更长

我尝试用Python实现梯度下降算法来解决机器学习问题。我正在使用的数据集已经过预处理,并且我在运行时观察到了意外的行为

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对角矩阵的极分解是否可交换?

我在理解极分解时犯了一个错误。 我以为极分解是PU,其实是UP。在试图了解出了什么问题时,我意识到这有点可交换......

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求矩阵的极分解

我正在尝试找到矩阵的极分解。 我尝试从视频讲座中学习它:https://www.youtube.com/watch?v=VjBEFOwHJoo 我尝试按照他们的方式实施,相信......

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将低秩近似应用于可学习参数

我试图了解将低秩近似应用于类中的可学习参数是否有意义。目标是减少参数数量。 我有以下自定义模块: CL...

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Python 手册 SVD 仅适用于某些矩阵 - 如何稳定它?

我使用以下代码使用 numpy 进行手动单值分解。根据我选择的阵列,有时效果很好,我可以验证 svd,有时则不起作用

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我实现了SVD,但有时无法恢复原始矩阵

这是我的代码 将 numpy 导入为 np 定义 svd(A): eigvals_left, eigvecs_left = np.linalg.eig(A @ A.T) eigvals_right, eigvecs_right = np.linalg.eig(A.T @ A) 西格玛 = np.sqrt(np.abs(

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相同的SVD对于不同精度的点得到完全不同的变换矩阵

我正在尝试在Python中进行刚体变换,通过仅允许源点集围绕两个酸共享的一个点旋转来将源点集注册到目标点集......

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SciPy SVD 与 Numpy SVD

SciPy 和 Numpy 都内置了用于奇异值分解 (SVD) 的函数。命令基本上是 scipy.linalg.svd 和 numpy.linalg.svd。这两者有什么区别?是一个...

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使用 Scipy 对称正交化后如何保持向量的顺序?

scipy.linalg.orth 使用 SVD 使矩阵正交。正交化后,向量按奇异值降序排列。然而,由于某些原因,我需要正交化向量...

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为什么 SciPy 的 `linalg.svd` 和 `linalg.lstsq` 的符号值不匹配?

SciPy 的文档说 lstsq 返回观察矩阵的奇异值。但是当我直接使用奇异值分解(来自 SciPy 的相同实现)来计算它们时......

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线性方程求解的 SVD 分解

在这里寻找 Algo 并尝试实现此代码,我为线性方程的参数结果向量得到了不同的 l2 范数。我在尝试采用该代码时在哪里犯了错误? 我...

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解压缩图像 - 多重输出截断的 SVD (Python)

我已经获得了图像的 SVD 表示(Sigma、Uk、Vk) - 我需要通过乘以截断的 SVD 来重建图像。 我努力了: k = 英国.形状[1] return (Uk * Sigma[:k]).do...

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使用 SVD 方法时 Matlab 和 Eigen 结果之间的差异

我正在尝试将之前在 Matlab 中编写的直接线性变换算法重构为 C++。 在比较对矩阵 A 执行 SVD 所得到的矩阵时,我注意到一个很大的

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