计算延迟和多项式特征值问题的结构奇异值

在本文中，提出并研究了延迟特征值问题和多项式特征值问题的结构奇异值（SSV）的计算。 研究了SSV与著名的MATLAB例程mussv的界限的比较。

矩阵的奇异值分解

才用c语言编写，对矩阵进行奇异值分解，得到左右奇异值矩阵

matlab-矩阵的奇异值分解算法

对输入的一个信号进行矩阵化，并对此矩阵进行奇异值分解，以完成对信号的分析和处理

矩阵的奇异值分解及其应用

关于矩阵奇异值分解的很详细易懂的讲解 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联

矩阵转置，以及求伴随矩阵

本文编写了矩阵转换以及伴随矩阵计算的的C#和C++程序。

矩阵求逆 数值计算方法实验 数值方法实验

一.试验目的：练习用数值方法求逆矩阵。 二.实验内容：求下面矩阵的逆矩阵： .

伴随矩阵的用法

定义 　　A的伴随矩阵可按如下步骤定义： 　　1.把A的每个元素都换成它的代数余子式； 　　（代数余子式定义：在一个n级行列式D中,把元素第i行第j列元素aij (i,j=1,2,.....n)所在的

矩阵范数和奇异值分解

矩阵范数和奇异值分解,matlab作业用的 ，比较好用

数值分析—矩阵特征值问题的数值计算

矩阵特征值问题的数值解法 在实际应用中，求矩阵的特征值和特征向量通常分为变换法和迭代法两种。变换法是 从原矩阵从发，用有限个正交相似变换将其化为便于求出特征值的形式，如对角矩阵、三角形矩阵等。这类方法

奇异值分解及应用实例

基于SVD的图像压缩 基于SVD的协同过滤推荐系统 我的博客地址： http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/41387379

论文研究-基于遗传算法的奇异值分解信号去噪算法.pdf

针对奇异值分解信号降噪方法中吸引子轨迹矩阵（Hankel矩阵）结构的确定，以及有效奇异值的选择两个关键问题，提出了一种基于遗传算法的奇异值分解信号去噪算法。首先，利用原始信号构造Hankel矩阵，运用

matlab伴随矩阵

这是用于求解矩阵的伴随矩阵的matlab代码

基于奇异值分解的图像压缩

通过对图像矩阵进行奇异值分解，对其前N大的奇异值和左右奇异向量的提取，实现了仅用少部分数据保存图像的目的。

奇异值分解求广义逆

针对不是方阵或矩阵行列式为零的矩阵，采用奇异值分解方法求解广义逆。经数据测试，与MATLAB计算结果误差0.00001

Fortran: 矩阵的奇异值分解、广义逆；数据拟合的最小二乘法

m乘以n的矩阵：奇异值分解、广义逆；数据拟合的最小二乘法。 visual studio 2010 Intel fortran 2011

论文研究-矩阵奇异值和矩阵范数的保密计算服务协议.pdf

鉴于目前尚未研究矩阵奇异值和范数的保密计算，提出了矩阵奇异值和范数的保密计算服务协议，将矩阵作变换后，求出矩阵特征值，进而保密地求出矩阵奇异值和范数。通过广泛接受的模拟范例证明了协议的保密性。协议中接

数值计算方法习题精析（黄云清）

作者黄云清，数值计算方法课后习题，内容涉及数值计算方法的数学基础、数值计算方法在工程、科学和数学问题中的应用以及所有数值方法的MATLAB 程序等，涵盖了经典数值分析的全部内容。包括:非线性方程的数值

简述矩阵的特征值、奇异值、可对角化-2.0

从特征值的角度阐述矩阵的化简（对角化）；让读者更好地区理解线性代数的基本理论；让读者在理解实际应用的过程中如鱼得水，少一道坎

求矩阵伴随矩阵的java实现

使用java实现求矩阵的伴随矩阵，使用者可以根据自身需要进行采用

数值计算方法___吕同富

数值计算方法一与计算机相结合是木书的特点，也是科学计算发展的需要随着计算机的 不断发展和进步，优秀的数学软件h'I ATI} AI3应运而生，hi ATi.A I3一问世就以它强大的功 能，被广大科技

奇异值阈值SVT算法的matlab代码

奇异值阈值算法是矩阵补全或称为矩阵完备中的一种常用算法，也是解决低秩问题的有效算法，这里分享给大家进行下载

动态系统与控制讲义-矩阵范数与奇异值分解

MIT的动态系统与控制讲义中文版，第四章矩阵范数与奇异值分解快速入门读物，讲的比较清楚，值得一看。主要讲了矩阵范数、矩阵之间的联系以及奇异值分解

自伴随矩阵的若干判据

自伴随矩阵的若干判据，许必才，，本文从自伴随矩阵的定义出发，分析了自伴随矩阵的各种情形，给出了矩阵自伴随的充分必要条件，得到了自伴随矩阵的若干性质，最后

实用计算机数值计算方法及程序设计(c语言)

将算法描述、数值计算方法和程序设计方法学有机地结合，使读者能够利用正确的数值计算方法编写高效的计算机程序，达到提高分析问题和解决实际问题的能力。 本书共分9章。第1章介绍算法的概念、算法的描述及其设计

C++ 奇异值分解 SVD 文本聚类 文本分类

C++ 奇异值分解 可调用矩阵计算工具eigen，但运行速度太慢。调用matlab也有点繁琐。下载了svdcmp.c文件，调试运行通过代码。 A=UKV',svdcmp.c计算的对焦矩阵K不是按从大到

基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取

针对掘进机动载荷识别难度大的问题,提出了基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取方法。对采集的振动信号进行小波包分解,重构底层各频带节点系数,进而构造时频矩阵;对该矩阵进行奇异值分解,并基于Fishe

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针对基于量化的嵌入方法不能抵抗亮度增强等攻击而基于关系的嵌入方法抵抗常见的攻击能力较弱等缺点, 提出了一种混合量化和关系嵌入方法的彩色图像水印算法。该算法先对彩色图像的每一分量进行互不重叠的大小为8×

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大规模最小二乘问题求解中，直接进行奇异值分解会产生巨大的内存需求以及漫长的计算时间。为解决该问题，提出了一种基于迭代的并行处理方法。该方法利用奇异值分解降维的特性，通过迭代不断减小矩阵规模，直到可以直