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奇异值分解
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SVD分解计算方式
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SVD(奇异值分解)算法
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SVD(奇异值分解)算法及其评估，SVD应用，最小二乘配置的SVD分解解法
SVD算法_C++版本
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经本人测试，完全可以运行，放心使用。 C++实现矩阵的SVD分解，矩阵基本运算“+，-，*，/”，三角分解，QR分解，矩阵显示，矩阵转置，矩阵特征值与特征向量运算. 并在 Source.cpp中附有使用例子代码，方便读者快速上手。 对于SVD分解，经过与matlab中结果对比，发现，当矩阵的列数>=行数时，基本没问题。
SVD详细介绍及理论推导和应用举例
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SVD详细介绍及理论推导和应用举例，是了解SVD理论的很好的参考资料
使用GPU实现SVD
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使用C++ AMP实现SVD，方法是单边Jacobi方法，比双边Jacobi快，特别在GPU上，基本都是向量内积的计算，
SVD奇异值分解的数学涵义及其应用实例 - 知乎1
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摘要阵最本质的变换. 使SVD对矩阵进分解, 能得到代表矩阵最本质变化的矩阵元素. 这就好个合数能表为若质数之积, 分解合数能得到表该合数的质因数;复杂周期信号
矩阵的奇异值分解
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机器人的性能指标通常通过雅克比矩阵进行研究，而雅克比矩阵通常不是方阵，常通过奇异值对雅克比矩阵分解并提取特征，以便研究机器人性能指标。
奇异值分解及应用实例
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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
SVD分解的由来、原理和应用简介
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介绍SVD的由来、原理和应用，最后还有一个应用的实例
CUDA 7.5的SVD奇异值分解
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CUDA 7.5的SVD奇异值分解实现，使用cuSolver实现的，工程是VS2013的工程，需要自己设置VC++库的include、library目录，里面有一点opencv的svd分解比较，不想看的就注释掉对应的部分就行。
SVD快速教程
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特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法。两者有着很紧密的关系，我在接下来会谈到，特征值分解和奇异值分解的目的都是一样，就是提取出一个矩阵最重要的特征。先谈谈特征值分解吧
svd_update:在这个存储库中有用于更新 SVD 分解的代码。 更新意味着在添加新列（或行）时更快地重新计算 SVD
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SVD-UPDATE：快速重新计算新附加列（行）的 SVD 该模块实现了 SVD 更新，即快速重新计算新矩阵列（行）的 SVD。 该方法的重要参考资料见： [1] Gu, M. & Eisenstat, SC“更新奇异值分解的稳定且快速的算法”，耶鲁大学，1993 [2] Brand, M.“薄奇异值分解的快速低秩修改”，线性代数及其应用，2006, 415, 20 - 30 [3] S
svd_evd_complexity.zip_SVD特征值_evd 复杂度_svd_evd_complexity_svd计算复杂
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有关奇异值分解和特征值分解的复杂度计算比较，包含多种方法
svd算法matlab代码-Numic:C中的数值矩阵计算
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svd算法matlab代码数词 Numic是C中的NUmerical Matrix的缩写。 设计理念是建立一个干净但不庞大的矩阵计算包，以便使用C语言编写的任何项目都可以将其合并为一部分。 主要组件包括对矩阵和向量的运算，例如BLAS，Householder和Givens变换，QR，SVD和双对角分解，PCA以及基于它们的一些优化算法。 ./src libmatrix.h-接口。 libmatri
svd_denoise_SVD_奇异值降噪小例子_源码
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这个程序不来，直接用matlab的svd，主要就是讲了一下怎么用
svd算法matlab代码-Tensor_codes:用于计算各种张量分解的MATLAB代码
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svd算法matlab代码张量代码 用于计算各种张量分解的MATLAB代码。 大多数共享代码都没有经过优化，只能用来检查提出的新张量分解模型的可行性。 大多数算法也基于交替最小二乘的变体。 最近更新：21/02/2019 - - - - 内容 - - - - - 1 /基于字典的分解 一组使用CPD模型分解张量的函数，其中一个因素存在于大量已知组件字典中。 a）M2PALS：可以使用多个词典，每个
MATLAB实现k-svd和mod信号处理
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包含K-SVD和MOD两种算法对信号和图像处理代码例子。使用DCT字典，使用OMP算法计算稀疏系数。
随机奇异值分解：截断 SVD 的极快计算-matlab开发
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我们经常想计算奇异值分解。 但大多数时候，我们实际上并不需要像主成分分析中那样的所有奇异向量/值。 这也证明了以下事实：在实践中出现的许多矩阵确实表现出某种结构，导致只有少数奇异值实际上是不可忽略的。 ...
107215802AnalysisKSVD.rar_OMP图像去噪_k-svd 图像去噪_图像去噪_稀疏字典学习_稀疏表示
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实现图像的稀疏编码，采用k-svd进行字典学习，omp算法进行稀疏表示系数的计算，内附有去噪例子
Complex Mode Indicator Function (CMIF)：这是一个健壮的复模指示函数，可用于识别特征值。 提供了一个简单的例子。-matlab开发
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CMIF可以通过将正常矩阵与其Hermitian矩阵相乘来计算，也可以通过在每个谱线处对正常矩阵进行奇异值分解（SVD）来计算。 此函数使用“经济规模”SVD 计算 CMIF。 建议在使用 CMIF 之前对输入数据进行带通滤波。 ...
ZF预编码MATLAB代码实现
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代码实现ZF迫零预编码功能。在移动通信系统中，由于多用户干扰，造成接收端信号受到干扰，可以通过在站端进行预编码消除。
svd分解详解过程与原理
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svd分解详解过程与原理，清楚描述了svd分解的原理和作用
SVD and application 奇异值分解及其应用
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The singular value decomposition (SVD) is not only a classical theory in matrix computation and analysis, but also is a powerful tool in ma- chine learning and modern data analysis. In this tutorial w
矩阵范数和奇异值分解
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矩阵范数和奇异值分解,matlab作业用的 ，比较好用
拉格朗日对偶问题详解
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拉格朗日乘子法是优化问题中常用的方法，但为什么又牵涉到对偶问题，这篇讲义给出了详尽的解答！
DFT的matlab源代码-cca.pytorch:用于研究DNN的CCA
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现在，GPU被设置为SVD计算的默认设备。 要求 Python> = 3.6 PyTorch> = 0.4.1 火炬视觉> = 0.2.1 要运行example.py ，您还需要 matplotlib 用法 from cca import CCAHook device = "cuda" # or "cpu" hook1 = ...
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我们可以将这些矩阵加载到 matlab 中，并在这些矩阵上计算 SVD。 例如，如果我们想要来自 12 个文档的前 6 个查询结果，我们可以计算查询词向量的平均值，并用每个文档的查询向量对它们进行点阵。 下面是测试查询...
simple-octave-openmp-example:这个简单的例子说明了如何使用 Octave 和 C++ 执行并行多线程实现
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这个简单的例子说明了如何使用 Octave 和 C++ 执行并行多线程实现。 照原样，代码将仅返回多个矩阵的奇异值。 需要额外的代码来保留 SVD 分解的特征向量 U,V A=U \Sigma V'（有关 SVD 方法的其他数学细节，请参见 ...
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简单的MATLAB代码，可通过分析的随机块Krylov方法迭代计算SVD或PCA 安装 下载bksvd.m ，或直接将其包含在项目目录中。 文献资料 bksvd可用作MATLAB的svds函数的svds替代函数，用于计算奇异值分解（SVD）。 它也可以...
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