svd算法matlab代码-TNrSVD:张量网络随机SVD

svd算法matlab代码用于Matlab:copyright:/ Octave:copyright:的Tensor网络随机SVD 使用随机矩阵算法计算MPO（张量训练矩阵）格式的给定矩阵的SVD低秩近似。 还包括用于将稀疏矩阵快速转换为MPO形式的算法。 职能 演示 简短说明如何通过佛罗里达大学稀疏矩阵集合的Erdos972矩阵使用代码。 [UTN，S，VTN] = TNrSVD（ATN，k，q，tol） 使用随机SVD算法计算MPO形式的ATN中给定矩阵A的k / 2秩近似。 正交矩阵U和V都直接以MPO形式计算， q表示子空间迭代中的指数（ A ^ T ** A *）^ q，并且tol是用于基于SVD的MPO舍入的相对公差。 [UTN，S，VTN，err] = qTNrSVD（ATN，k，roundtol，relerrortol） 使用q自适应随机SVD算法计算MPO形式的ATN中给定矩阵A的k / 2秩近似。 正交矩阵U和V都直接以MPO形式计算， roundtol是用于基于SVD的MPO舍入的相对容差，而relerrortol是所计算的奇异值的期望近似相对误差。 TN =矩阵2mpo（A，n） 将给定的（稀疏）矩阵