作业帮matlab 分块SVD
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/21 19:18:23
eig(A)主要用QR算法,如果A对称则使用对称QR算法(如果要特征向量的话有可能会用divideandconquer)；eig(A,B)用QZ算法,如果探测到A对称,B对称正定,则对B做Choles
下面给你弄一个小的矩阵分块的示范.你的256*256类似地改一下：N=16;%16*16A=magic(N)M=4;%分解成4*4B=mat2cell(A,ones(N/M,1)*M,ones(N/M
奇异值分解(sigularvaluedecomposition,SVD)是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（QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵.）法要花
B=rand(8,12672);Bb=reshape(B,8,8,12672/8);这样Bb是一个三维矩阵,这个三维矩阵的每一页就是你想要的一个子阵.也就是说B1=Bb(:,:,1)B2=Bb(:,:
numVal_1=sum(sum(bw));连用两次sum是将图像中数值的行和列分别加在一起,就可求出像素为1的总数.要求数值为“0”的像素数（设变量“numVal_0再问：请问求那个数值为1的像素有
引用一名美国陆军狙击手的话：在今天的术语中,SVD不算是一种真正意义上的狙击步枪,但它被设计、制造得出奇的好,是一种极好的延伸射程的班组武器..
我算过了,和你的结果是一样的.有可能是那个X矩阵有个1写错了啊,也有可能他是手算的,只是个大概的值,没有MATLAB那么精确.
以matlab7.1为例,在command中>>a=0;后用数据编辑器打开,把Excel中的数据copy过来,直接粘贴就行.再在command中>>[UVD]=svd(a)至于UVD:(假设a为m*n
假定拟计算一般矩阵A的Moore-Penrose广义逆A+,1)对A做SVD:A=USV,其中U,V为酉方阵,S为一般对角阵;2)将S非零元取逆,零元不变,然后专置得到一个一般对角阵T;3)则广义逆为
A=rand(256,64);%将A分块B=mat2cell(A,ones(256/16,1)*16,ones(64/16,1)*16);%B{i,j}就是所要的分块矩阵%将分块矩阵合并C=cell2
211SVD算法SVD算法可用来求解大多数的线性最小二乘法问题.SVD算法基于如下分解定理:对任意的矩阵Am×n,当其行数m大于等于列数n时,可以分解为正交矩阵Um×n,非负对角矩阵Wn×n以及正交矩
使用svd函数就行了[U,S,V]=svd(A)
精度问题,oepnCV的数学运算库不够专业,所以如果论误差一定会更大,这很正常.矩阵尺寸问题：你说的W是指奇异值吧?matlab是把它排成一个对角阵的,而opencv里排成一个vector,所以看起来
感觉那么多点没必要全部用上了,如果函数是连续的,挑一些出来画图就可以很光滑了,点多了也没什么意义再问：是离散的测量点，很多点没有数值对应xy坐标，将高度值z存到另一个二维矩阵假设zz[；]当中可以画出
德拉贡诺夫狙击步枪
a=ones(3,3);b=zeros(3,3);A=[ab]
SVDSVD狙击步枪,即德拉贡诺夫狙击步枪,俄文名为“СнайперскаяВинтовкаДрагунова”（SnaiperskaiaVintovkaDragunov,英文SniperRifleD
可以直接用svd()对复数矩阵分解.再问：那个是对实矩阵的分解，对复矩阵还有别的要求，要把复矩阵通过QR算法变换之后才能和实数的一样，我想知道有没有现成的函数直接可以求的，省的编写QR算法了！
德拉戈诺夫
苏联