Singular Value Decomposition è un metodo matematico per decomposizione di una matrice in tre diverse , distinte e informativi nuove matrici . Quando hai finito con la decomposizione vostra matrice originale , si deve essere in possesso di una matrice con gli autovettori di A ( A ) nelle sue colonne , una matrice con gli autovettori di t ( A ) A nelle sue colonne e una matrice con diagonali composto dai valori singolari di A. Grazie a questo processo , anche voi saprete il rango di A.Things Hai bisogno

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Calcola t ( A ) . t ( A ) indica la trasposta della matrice A; viene eseguita passando le righe e le colonne per ogni indice .

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Calcola t ( A) dalla moltiplicazione di matrici .

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Calcolare gli autovalori di t ( A) . Se non sai come fare questo , fare riferimento alla sezione Risorse per una guida .

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Prendere la radice quadrata degli autovalori e metterli in ordine decrescente . Questi valori sono chiamati i valori singolari di A.

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Creare la matrice S diagonale con i valori singolari in ordine decrescente di essere suoi elementi .

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Calcola S – 1 . S – 1 è l’inverso di S. Se non sai come calcolarlo , fare riferimento alla sezione Risorse per una guida .

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Calcolare gli autovettori per t ( A ) A.

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Crea una nuova matrice , V , utilizzando gli autovettori appena calcolata . Gli autovettori dovrebbero essere le colonne di V.

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Calcola t ( V) .

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Calcolare U = AVS – 1 di moltiplicazione di matrici .

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Scopri la finale decomposizione ai valori singolari scrivendo A come A = USt ( V) .