单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第三节 奇异值分解 矩阵的奇异值分解在矩阵特征值问题最小二乘法问题及广义逆矩阵问题等有重要应用矩阵的等价标准型定理:设则存在使得右式称为矩阵A的等价标准型酉等价:设若存在m阶酉矩阵U和n阶酉矩阵V使得则称A与B酉等价矩阵的奇异值分解就是矩阵在酉等价下的一种标准型引理1 证明 设?是AHA的特征值x是相应的特征向量则
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第三节 奇异值分解 矩阵的奇异值分解在矩阵特征值问题最小二乘法问题及广义逆矩阵问题等有重要应用矩阵的等价标准型定理:设则存在使得右式称为矩阵A的等价标准型酉等价:设若存在m阶酉矩阵U和n阶酉矩阵V使得则称A与B酉等价矩阵的奇异值分解就是矩阵在酉等价下的一种标准型引理1 证明 设?是AHA的特征值x是相应的特征向量则
§2 矩阵的奇异值分解定义 设是秩为的复矩阵的特征值为.则称为A的奇异值.易见零矩阵的奇异值都是零矩阵的奇异值的个数等于的列数的非零奇异值的个数等于其秩.矩阵的奇异值具有如下性质:(1)为正规矩阵时的奇异值是的特征值的模(2)为半正定的Hermite矩阵时的奇异值是的特征值(3)若存在酉矩阵矩阵使则称A和B酉等价.酉等价的矩阵A和B有相同的奇异值.奇异值分解定理 设是秩为的复矩阵则存在
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级§4 矩阵的奇异值分解 矩阵的奇异值分解在矩阵理论中的重要性是不言而喻的它在最优化问题特征值问题最小二乘方问题广义逆矩阵问题和统计学等方面都有十分重要的应用一.预备知识为了论述和便于理解奇异值分解本节回顾线性代数有关知识定义2.14 若实方阵Q满足 则称Q是正交矩阵.定义2.15 若存在正交
实验四 矩阵的奇异值分解1原理设A∈Cm×ns1s2…sr是A的非零奇异值则存在m阶酉矩阵U∈Cm×n及n阶酉矩阵Vm×n矩阵DD= = 使得A=UDVH这就是矩阵A的奇异值分解2算法第一步:求出AHA的特征值≥≥…≥>0==…=确定非零奇异值=i=12…r第二步:分别求出矩阵AHA的对应于特征值的特征向量并将其单位正交化得到标准正交向量组α1α2…αn令V=(α1α2…αn)=(V1V2)V1
矩阵的奇异值分解(SVD)及其应用版权声明:??? 本文由LeftNotEasy发布于 HYPERLINK :leftnoteasyblogs :leftnoteasyblogs 本文可以被全部的或者部分使用但请注明出处如果有问题请联系 HYPERLINK mailto:wheeleastgmail wheeleastgmai
矩阵的奇异值分解在数字图像处理的应用浅析 学 院:··· 专 业:··姓 名:··学 号:··2011年11月6日 目 录 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc308513225 一绪 论 PAGEREF _Toc308513225 h - 1 - HYPERLINK l _Toc308513226 二数字图像处理简介
§矩阵的奇异值分解矩阵的Jordan标准形有两个局限其一是只有方阵才能求其Jordan标准形其二Jordan标准形毕竟不如对角矩阵来得方便本节讨论的矩阵奇异值分解将克服这些局限性定理.1如果为阶复矩阵则有:矩阵的特征值都是非负实数矩阵与的非零特征值都相同证:1)设为的特征值所对应的特征向量则是Hermite矩阵所以是实数并且因为所以同理可证的特征值也是非负实数将的特征值按顺序记为:设为的非零特征值
第五节 矩阵的谱分解定理1为标准形式过 的前两列为 按列分块为令 第二节 矩阵的正交三角分解用施密 反之设(2)引理2: 对任意n维复向量 这里S是 的列向量组正是的与特征值于是有 可取部分酉阵 由所有相应的特征向量的最大无关组 中相关奇异值在对角线上的排列顺序5 便得到奇异值分解2733于是的标准正交特征向量为 故知的标准相应于零特征根的标准正交特征3333
一n 阶方阵的三角分解唯一性:定义 3:定理 4:
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