z*******y
发帖数: 5 | 1 请问谁有svd的Java 的code，不想用其他jama lib写的。哪位大侠以前写过吗，能
share一下吗， 网上找了一个，但是很慢，处理大矩阵很久才能完成，比matlab慢多了。
先谢谢啦。 |
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s*******y
发帖数: 558 | 2 【 以下文字转载自 CS 讨论区 】
发信人: starrysky (冰糖葫芦_爱可不可以永远幸福没有悲伤), 信区: CS
标 题: 请推荐一个处理sparse matrix SVD的java library
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Feb 13 22:10:21 2008), 转信
Jama只能处理dense matrix
请问有没有open source的java libary能处理sparse matrix， 包括常见的运算譬如Si
ngular Value Decomposition的。
谢谢 |
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c*******h
发帖数: 1096 | 3 any (including parallel computing) software can compute
partail svd on a matrix of size 200,000 x 600,000?
300 largest singular values are enough |
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c*******h
发帖数: 1096 | 4 yes i am at umn
i coded a lanczos version of svds in matlab, which uses much less memory
and runs much faster than the matlab function, but still it uses 4G memory
and 3G swap memory and runs for ever. After monitering the program for
4 hours, i gave up. |
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c*******h
发帖数: 1096 | 5 to use msi machines is not a problem..
the problem is what software i can use..
i do not want to code a parallel version of svd using c from scratch.. |
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c*******h
发帖数: 1096 | 6 seems that the package is designed for eigen problem and does not
have convenient interface for svd.
for a retangular matrix A, i have to either solve the eigen problem
of AA' or [0 A'; A 0]. The former way requires explictly forming the
matrix AA', which destroys the sparsity. The latter way results in
much larger arnoldi vectors and probably many more iterations.
please correct me if i misunderstood the usage of this package. |
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e*****n
发帖数: 7 | 7 matlab的是个built-in的函数，你想convert也没门儿
用mcc编译的也就是个open matlab engine再调用之的东东，非常不方便
其他地方，比如netlib.org的linpack还真没有Complex-value SVD的C code
总之，多年来满世界都有人在找这个东西
幸好，有个日本人在网上放了这个东西，不过还真难search到那个网页。
现在分享一下
http://www.alab.t.u-tokyo.ac.jp/~ando/program/dcsvd.c
那位大虾手边有这个C程序，或者知道在那可以找到，请不吝赐教。实在不想自己去从Mat |
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F******n
发帖数: 160 | 10 这个是显然的: 因为p1, p1都是正交(归一)矩阵,所以,
p1'*p2 == [p1']*I*p2 == u*s*v'
其中, u=p1', s=I(单位矩阵), v=p2'.
右边就是SVD, 奇异值就是单位矩阵I的对角值. |
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t******q
发帖数: 117 | 11 ICA, indepent component analysis is also a good
method for feature extracting.
I know a prof is doing 3d modeling using SVD,
he ask the students use ICA model to do the approach,
I feel that the method is computation expensive,
(I do not do this work, just have the sense).
Just read a short toturial paper, the preprocessing
is centering and whitening the data to be
zero mean and uncorrelated with unity covariance.
E(x) = 0;
cov(x) = diag.
consider a sequence of image, that will be a lot time to |
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S******y
发帖数: 1123 | 12 I am reading the Mining of Massive Datasets Book by Rajaraman and
Ullman. It has a good explanation of Recommendation System at Chapter
9.
But what are the relationship between
1) SVD (Singular Decomposition)
2) UV-Decomposition
3) NMF (Non-negative Matrix Factorization)
In particular, it seems 2) and 3) can be very similar. Is it right?
Thanks. |
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z**********e
发帖数: 22064 | 13 2016年01月05日10:50
近日，美国轻武器论坛上有一支改装的SVD狙击步枪引起众多枪迷的关注。
该枪对SVD进行了大幅改装，护木上有“钥匙孔（Key Mod）”通用接口，顶部有全长度
皮卡丁尼导轨。
与原版对比，简直就是两个时代的产物。
SVD狙击步枪，全称为“德拉古诺夫狙击步枪”，问世于1963年，是苏联军队的主力狙
击步枪。同时也是世界上装备时间最长的狙击步枪，发射7.62×54R子弹，采用10发弹
匣供弹。中国根据SVD仿制出了85式狙击步枪。
SVD安装了这个套件，枪管变成浮动结构，精度更加出色。联想一下，现在各国军队大
量装备的SVD，这款套件的前景还是很不错的。
改装过的SVD与SCAR并列丝毫不落下风，难道这款50年的老枪借助这款套件还要再战50
年？我国仿制的SVD称之为85式狙击步枪，也许这款套件能够给我们一些启发，对现役
的狙击步枪进行升级改造。
该枪还有标准的AR-15伸缩枪托和小握把，猛一看差点认不出这支枪的本来面目。
因为安装了两种通用接口，所以改装后的SVD能够安装各种类型的配件和瞄准镜。
颇有最时髦的“战术”狙击步枪味道。
别以为这款魔改SVD步枪... 阅读全帖 |
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R**********n
发帖数: 473 | 14 昨天写了个长贴，发呆时间过长，没有了，今天只好重写，哎
我第一个OB说 This is modern age, women should be allowed to choose the way
they deliver their babies. 我觉得很经典，也是蒙古大夫说的意思。MD的SPOUSE多
半也是MD/professional career，人家可不缺这几个钱，还要拉你C? 无论是在美国还
是其他任何地方，你不愿意C,谁会拉你C啊？
也许C和SVD都是RISK/BENEFIT并存。一句话，愿赌服输。其实C的产妇多半并没有C的指
证，而是自己要求的。为什么不可以呢？SVD看着好，背后的后遗症你听说过么？有人
子宫脱垂常年不能做exercise，有人一直恢复不好，sex感觉也不一样，还有人SVD把好
端端的宝宝生死掉了，在美国一个大医学院的附属医院。是我朋友的朋友，中国人，夫妻健健康康的，产前检查一切正常。高高兴兴的破水去生孩，结果。。。你没轮到，自然是SVD好拉。一个健康的胎儿SVD生死掉了，而医生是按规程做的，只是后来情况紧急，来不及C,C出
来已经死了，医生是不负责任... 阅读全帖 |
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F******n
发帖数: 160 | 15 In that case, it is not a trivial problem, but it could be done by applying
the incremental SVD algorithm.
This efficient/adaptive algorithm was originally given by a guy (Matthew)
from Mitsubishi research lab. You can easily google that paper.
The main point relevant to the LS regression:
b = (X'X)^(-1) (X'y) (1)
is that, matrix inversion (X'X)^(-1) is essentially an SVD problem. As your
new data come in, you should sort of have an updated X and y, and
consequently an updated X'X. In abov... 阅读全帖 |
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v**e
发帖数: 8422 | 16 俄防长称AK与SVD步枪已老化遭到军中老兵反驳
http://www.sina.com.cn 2011年01月29日 12:02 青年参考
本报特约撰稿 刘圣任
和伏特加酒一样，俄罗斯制造的AK系列步枪，早已成为这个国家的“名片”。然而
，俄军今后可能要与这款经典武器说“拜拜”了。日前，俄国防部长 谢尔久科夫在向
杜马议员介绍新军事改革时公开声称，AK步枪和另一款经典狙击步枪SVD已经“完全老
化”。这番言论被媒体解读为俄军高层打算抛弃AK和 SVD，转而外购先进枪械。针对此
话题，俄《真理报》采访了若干军界和学界人士，众人的观点不尽相同。
武器设计师德米特里·希里亚耶夫表示，连外国人都不得不承认，包括AK和SVD在
内的俄制射击武器是一流的。“目前俄武器制造业的主要问题是低工资导致人才流失严
重，外购武器会彻底毁掉它。”
北高加索反恐行动参与者、老牌特种兵谢尔盖·戈鲁斯基现身说法，称AK和SVD作
为经典武器永不过时。“我从未听说战友们对上述武器有过负面评价。”他强调，连叛
乱分子使用的都是AK和SVD，而这些家伙有境外资助，完全可以购置美制或欧制军火。
在戈鲁斯基看来，谢尔久科... 阅读全帖 |
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q**x
发帖数: 17 | 17 I'm sad to see this debate is still going on. I thought that the audiance
here are all with medical education and could make a better judgement than
general population.
I did 2 c-sections last night after I posed my opinion withoud doing one SVD
. The 1st one was a 34 weeker with preterm rupture of membrane, failed
induction of labor with pitocin, and active vaginal bleeding suspected of
placenta abruption. The 2nd one was a 25 weeker twin pregnancy with preterm
rupture of membrane,in active lab... 阅读全帖 |
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h*********r
发帖数: 1943 | 18 I guess this graph can only tell us how horrible M24 is in accuracy, if the
claim of 0.8 to 0.9MOA is true.
Look at this thread:
http://www.ar15.com/forums/t_4_64/134078_AAR___Dragunov_long_ra
"Having said 2 MOA, it's entirely possible for SVD's and even PSL's to shoot
sub MOA. I have personally done it with my Chinese NDM86 (SVD copy in 7.
62x54R) and have had this confirmed by other Dragunov owners. I haven't done
it with 7N1 but I have done with handloads, and the 3 people I know with
actual ... 阅读全帖 |
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r**********e
发帖数: 587 | 19 1. What's the special properties of eigenvectors of real symmetric matrix?
2. Maximum likelihood estimation of parameters of Gaussian distribution?
3. Compare principal component analysis (PCA) vs singular value
decomposition(SVD)?
说实在话我这个国内top生物系毕业的人，在自学这些之前对以上数学/统计/线性代数
是屁都不知道一个。
国内biology害人的是本科阶段就没有math/stat的学习
记得过去实验室有个CS出身的在这个wet lab做的很不开心的bioinformatics postdoc
在讨论数据的时候主要用到SVD，就不停的讲SVD SVD SVD，台下一个老护士和一个MD，
问啥是SVD？那nerdy postdoc直接说singlar value decomposition.
然后台下瞬间空气凝固，鸦雀无声。平常这些特爱说话编故事叽叽喳... 阅读全帖 |
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j********3
发帖数: 560 | 20 我原来用sparse来生成大矩阵，做奇异值分解的时候要用svds命令，但是svds本身调用
了zeros函数，这时程序提示
"Product of dimensions is greater than maximum integer."
或者有时候就是"out of memory"。请问碰到这种情况应该怎么办呢？
我最初的目的是要求解线性方程组，但是所要求解的线性方程组的系数矩阵接近奇异，
在版上求教之后得各位大虾指点，使用pinv函数得到了较好的结果。但是之后当所要处
理的系数矩阵增大（至大约2000×2000）时，程序提示"out of memory"。后使用
sparse命令代替zeros命令生成矩阵，但是却无法使用pinv，因为pinv本身调用的是svd
函数做奇异值分解，而对于sparse方式存储的矩阵，要使用svds命令。于是我就自己写
code用svds命令做奇异值分解，但是发现svds本身也用到了zeros来生成零矩阵，这样
，我就没有办法再进行下去了，因为我总不能将我要用的matlab自带函数都重新写一遍
。再次来版上求助，多谢各位大虾了。 |
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a***a
发帖数: 8941 | 21 那个就是psl吧，看外形明显不是真的svd
看护木，枪托，还有扳机护圈和弹匣的相对位置，明显就是psl
介绍文字，灰猫只没有扫完全，显示出来的部分说的都是废话，关于svd的历史。我敢
打赌，下面没扫出来的部分肯定是正题了，说这个是罗马尼亚版本的svd，跟svd接近，
云云，都是蒙外行的
10年前的svd也不可能卖这个价钱 |
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r*********s
发帖数: 1027 | 22 以前也在网上搜过，很多文章都忽视SVD的并发症，没有明确的数据说明择期剖腹产比
SVD危险的情况下，用emergent C的副作用来强调剖腹产的危险，最后得出SVD比剖腹产
好的结论。很不喜欢这种带着先入为主的观念来选择数据的做法。
产科里还有一条我也很反感，就是让孕妇等到42周才引产。足月以后等待的这两周，除
了增加对母体的生理和精神负担，增加胎儿宫内窘迫死亡的机会，增加难产的可能性，
想不出有任何好处。现在无论引产还是手术，风险都很小了，这种等待真是毫无意义。
围产期这一块，有种很流行的理论，说自然的就是好的。尤其是母乳喂养，简直像宗教
狂热一样。明明很多产妇头几天根本不会下奶，小孩子饿的哇哇哭，黄疸蹭蹭的升，那
些所谓的哺乳专家还说新生儿24小时内吃几cc就够了，人类几千年来都是这样过来的。
可是人类几千年来新生儿死亡率都高达1/3，不知道有多少是饿死的呢。反正我特别憎
恨母乳教，不单是因为给很多新妈妈们增加了不必要的心理负担，主要是这种不讲科学
不讲证据，宣扬自然就是好的反科学理念，在现代医院里大行其道，真是难以置信。
夫妻健健康康的，产前检查一切正常。高高兴兴的破水去生孩，... 阅读全帖 |
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o****o
发帖数: 8077 | 23 如果是thin SVD的表述方式，D就是方阵。我看了一下ESL，应该是用的thin SVD的表述
按照golub 和van loan的经典表述，数学家们常用的SVD里面，D不是方阵，而是一个跟
X_{m-\times-n}一样维数的矩阵，1到p的对角线为非负实数，p=min(m, n)。但是thin
SVD的表述下D已经被截了，成为一个p-by-p的对角阵，p=min(m, n)
通常大家都用thin SVD的表述法
不知道我的理解对不对 |
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i********1
发帖数: 653 | 24 SVD本身也不是什么submoa狙击枪，还卖3千多刀。PSL和SVD的用途一样，打的子弹也一
样。
引用一个芬兰狙击手的话：
"I also own privately a Romanian military PSL made in 1994 and I wanted to
bring out some opinions of my own into that seemingly never ending debate
about SVD vs. PSL. Regarding accuracy: even though you can find the ROMAK-3
for about a fraction of the price of the genuine Russian SVD, you should buy
it. Mine has a Russian military PSO-1 on it and 1PN58 with IR illuminator
for night use. I have modified the grip a little and did a tr |
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L*******r
发帖数: 8961 | 25 Romanian PSL is not SVD. Although it fills the same role in the Romanian
military as SVD in Soviet militart. SVD is definitely more accurate.
So I have confidence that SVD is more accurate then AR-15. |
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T******g
发帖数: 21328 | 26 85狙贵点正常
"
严格地说，85式之前的79式狙击步枪才是SVD最正统的版本，85式是79式的改进型，我
军在1979年对越自卫反击战期间，从越军狙击手那里缴获了SVD，再加上我军在越军狙
击手那里吃的亏，从而迅速仿制SVD.
其实，不止是没用上专门的狙击步枪弹，枪管制作工艺等整体制造工艺也逊色于原
品是导致其精度不及SVD的原因之一。没用上狙击步枪弹完全是军方和军工部门对其认
识不足所致，且我国的7.62毫米口径比赛枪弹的价格和制造成本不菲也是原因，据说1
发“红三角”比赛枪弹的价格顶得上十几发同口径53式重机枪弹的价格，而狙击手的枪
法都是子弹喂出来的，我国陆军规模世界第一，狙击手队伍的规模也不小-真要是给狙
击手敞开供应狙击步枪弹，估计，解放军的后勤部长该被我军各部的狙击弹消耗清单气
得心脏停跳。最近，我国才开始研发狙击步枪弹，其中就有为85狙研发的。。
" |
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a**u
发帖数: 7128 | 27 PSL很便宜?为什么? 质量问题? 谁试过?
norico 价格比tiger 贵. 但最接近SVD.
老SVD 量很少. 不会便宜. 新SVD可能没有进.
其实TIGER是基于新SVD上的. 就是枪管短一点.
中国95,97 枪管也20", 不知道准确度怎么样? 有SKS水平? |
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x*x
发帖数: 46 | 28
SVD计算时收敛较慢，所以量比较大。事实上SVD是以特征函数为基进行分
解，然后再取主分量实现压缩。曾看过Donoho的文献，用Wavelet-Vaguelette
Decomposition (WVD)来取代SVD，WVD以正交小波作为基，由于小波基是
几何采样，所以WVD比SVD具有更快的的收敛性，计算量要小得多；而且，
小波基比特征函数基（如Fourier基）更能反映数值分布的情况。
参考文献：Donoho, D. L. (1993), Progress in wavelet analysis and
WVD: a ten minute tour, in: Y. Meyer and S. Roques eds. Progress
in wavelet analysis and application, France: Frontieres Ed. pp.109~128
不知道是不是可以先行分块，再采用不同的算法压缩？ |
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o****o
发帖数: 8077 | 29 就是奔腾mobile.R对应不同的CPU有多个基于ATLAS的RBLAS.DLL
【http://cran.r-project.org/bin/windows/contrib/ATLAS/】。现在提供了给C2D编译的新RBLAS.DLL，更快一些。我把这个新的跟原来用的给老CPU的比较了一下， C2D的比原配在解SVD上快一倍：
原配 （R version 2.8.1）
> x<-matrix(rnorm(1000^2), ncol=1000)
> system.time(y<-svd(x))
用户 系统 流逝
8.42 0.05 8.50
>
###################
P3/P2:
> x<-matrix(rnorm(1000^2), ncol=1000)
> system.time(y<-svd(x))
用户 系统 流逝
6.50 0.11 6.69
>
###################
P4：
> x<-matrix(rnorm(1000^2), ncol=1000)
> system.time(y<-svd(x))
用户 系统 流逝
6.21 0.07 6. |
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w*******e
发帖数: 269 | 30 是SVD
SVD也常被人拿去做PCA
所以你以為SVD就是PCA
: PCA
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T*******i
发帖数: 805 | 31 不久前云南劫持巴士演练，6名狙击手用的都是88。
跟专业的狙击步枪比，88肯定不如，但是便宜的太多了。实际中应用大部分情况下距离
小于400米，应该够用了。符合TG好用够用的抠门作风。
http://bbs.tiexue.net/post2_4120087_1.html
88式狙击步枪
口径小、威力大、精度好的88式首创小口径枪弹用于狙击步枪的先例。该枪使用的88式
5.8毫米机枪弹于1994年设计定型，同时适用于机枪和狙击步枪，方便弹药供应。部队
实地测试对比发现，在800米内，88式5.8毫米机枪弹的侵彻力和射击精度都明显超过了
使用53式7.62毫米枪弹的85式狙击步枪，同时也超过了俄罗斯SVD和以色列伽利尔狙击
步枪。88式在50米的距离上，其精度可以保证打中一元硬币大小的目标，熟练的射手甚
至可以打断牙签!在100米的距离上，其散布圆直径不超过30毫米，可以确保射中敌人的
眼睛在200米的距离上，稍经训练的射手就可以将靶杆逐节打断；虽然在远距离上散布
有所增大，但在600米内，训练有素的射手还是可以确保首发命中敌人头部，其精度就
是与“百步穿杨”相比还要高出许多。由于5.8毫... 阅读全帖 |
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M******a
发帖数: 6723 | 32 http://mil.news.sina.com.cn/jssd/2016-05-12/doc-ifxsenvn7087623
2016年05月12日16:30新浪军事
新浪军事编者：为了更好的为读者呈现多样军事内容，满足读者不同阅读需求，共
同探讨国内国际战略动态，新浪军事独家推出《深度军情》版块，深度解读军事新闻背
后的隐藏态势，立体呈现中国面临的复杂军事战略环境，欢迎关注。
众所周知因为狙击步枪需要相当精密的机器设备区生产制造，新中国建立之后碍于
工业基础薄弱，我国军队一直没有装备专用的狙击武器，虽然也曾设计过一些狙击枪，
但并不成功。幸运的是对越自卫还击战中缴获了越军使用的德拉贡诺夫SVD狙击步枪，
越南人无意间做了一回运输大队长，于是将这种战利品进行仿制，在1979年定型出79式
7.62毫米狙击步枪，并在1981年试产装备部队，主要用作我军前沿边防哨所和步兵狙击
手杀伤中、远距离上的单个重要目标。
由于当时苏联不承认知识产权（中国是当时唯一有专利法的社会主义国家），因此对于
这样的直接仿制苏联也没有追究。后来该枪在1985年正式生产定型，并重新命名为85式
狙击步枪。八十年... 阅读全帖 |
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T******g
发帖数: 21328 | 33 其实文中提到这点有些欠妥：“SVD实际上是AK47突击步枪的放大版本，但发射机构更
简单。”
SVD导气系统其实更像SKS。罗马利亚PSL才是AK47的放大版。
一般情况下SVD比PSL要准一些，而且造价高一些。 |
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T*R
发帖数: 25894 | 34 我也奇怪没弹夹。
SVD和PSL一看bolt就看得出来，PSL的bolt和AK的一样，SVD的bolt有个斜边。这图看不
清楚bolt，不过前面护木看得出来。PSL的前护木和AK一样（PSL就是大AK）是上下两片
合拢，所以上下长度不同。SVD的是左右两片合拢，上面通气的洞也多。 |
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L*******r
发帖数: 8961 | 35 来自主题: GunsAndGears版 - 太折腾了 这可是俄罗斯的SVD，不是罗马尼亚的ＰＳＬ。
AR15能比SVD准？至少威力和有效射程赶不上SVD吧？ |
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x****7
发帖数: 387 | 36 来自主题: GunsAndGears版 - 太折腾了 按当代定义，SVD算是只三百米上下的精确射击步枪，算不上狙击步枪。这个距离上杀
伤与弹道方面7.62x54R并不比5.56NATO优越。300以上7.62x54R有优越性，但这个枪上
体现不出来。最合适还是机枪。
重管或造得好的AR300米上杀伤与精度都会比SVD强。
罗马尼亚那个东西只能算是长管AK，算不上是SVD。 |
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a**u
发帖数: 7128 | 37 這是ROMANIA AK 改裝的阻擊槍， 很爛的。 幾百塊吧。
老大哥SVD 和 NORINCO SVD 比較好，要4000左右。 部隊SVD可能上萬。 |
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p*****i
发帖数: 2019 | 38 知道啊
不就是一个quick sort吗，quick sort又不是你设计的，cs的人
找工作也不是在设计quick sort
google不就是pagerank， pageRanks不就是markov chain的特征值
不就是用svd解决吗
svd也不是你发明的，cs的人也发明不了svd
你们最多把它写出来
写出来还是变成 if ... else for 1 to n{do} |
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h****g
发帖数: 772 | 39 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
发信人: huangg (水银泻地), 信区: Mathematics
标 题: 对任意mXn的矩阵M，能否找到两个对角阵P,Q,使PMQ=I, QM'P=I
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Feb 27 22:42:19 2013, 美东)
能不能呢？这个命题对吗？
如果可以的话，怎么求出P和Q呢？
问题来源于SVD分解，SVD能从V矩阵判断是不是有一个向量dominate,那么能否对各个向
量找到一个scale factor，使他们的singular value都是1呢？
对新矩阵做SVD,应该得到M1=S1V1D1,就我想象，应该是这个P和Q把向量的scale factor
都包括了，然后新的S1和V1是旋转坐标，应该得到都是1的奇异值，
这对吗？
谢谢 |
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h****g
发帖数: 772 | 40 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
发信人: huangg (水银泻地), 信区: Mathematics
标 题: 对任意mXn的矩阵M，能否找到两个对角阵P,Q,使PMQ=I, QM'P=I
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Feb 27 22:42:19 2013, 美东)
能不能呢？这个命题对吗？
如果可以的话，怎么求出P和Q呢？
问题来源于SVD分解，SVD能从V矩阵判断是不是有一个向量dominate,那么能否对各个向
量找到一个scale factor，使他们的singular value都是1呢？
对新矩阵做SVD,应该得到M1=S1V1D1,就我想象，应该是这个P和Q把向量的scale factor
都包括了，然后新的S1和V1是旋转坐标，应该得到都是1的奇异值，
这对吗？
谢谢 |
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N**D
发帖数: 10322 | 41 SVD can be used to compute eigenvalues.
There are so many places using SVD or eigenvalues: mechanics, signal
processing, chemistry, psycology, medical, Pagerank used in google's search
engine (at least one way to compute), etc.
And, Hoffman coding is also very simple.
SVD是不是太简单了，感觉没啥大用
behind |
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h*******m
发帖数: 772 | 42 如果不是很大的矩阵的话，比如小于10000*10000的，
用svd比较合适。但对于更大型的稀疏矩阵方程，lsqr更
优越一些，其特点是占用内存比svd小很多，但其解的
可靠性也相应比svd小一些。 |
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f***n
发帖数: 6 | 43 从linux版转来的，因为听说这里牛人更多 ：-）
注意：我的问题只是好奇，不是问这个具体问题该用那个软件（当然也欢迎这方面的
remarks ）
Hi, guys:
Just write a very simple code to compare perf. of Matlab:
//svd.m
for i=1:1000
for j=1:1000
m(i,j)=1/(i+j);
end;
end;
t0=cputime;
svd(m); //compute the SVD decomposition.
cputime-t0
Test result:
1) P4 1.8G A : 6.7s
2) Barton running at 1.4GHz: 9.3s
3) Sun (anybody tells me how to see the cpu type of a Sun machine?): 21.0s
(though it is a public machine, at least 60% cpu time is idle, so I assume my
measur |
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j**u
发帖数: 6059 | 44 ☆─────────────────────────────────────☆
johnlee123 (no) 于 (Tue Jun 12 21:37:17 2007) 提到:
一个线性方程组，系数矩阵很病态，条件数大于10^18，规模也很大，至少是50,000×
50,000。 系数矩阵倒是稀疏的，只不过除了五对角外，其它地方也有不少非零元素。
现在的问题是，如果系数矩阵是良态的但是大规模稀疏，用LU分解可以解决问题；如果
系数矩阵是病态的但是规模不大，那么用SVD也可以解决问题。但是两个问题合在一起
，我就不知道该怎么处理了。如果用SVD的话，存在计算时间和存储空间的问题，计算
时间不好估计，但是肯定很长，存储问题可以至少估计一个下限。即使系数矩阵本身能
够用sparse方式存储，经过SVD分解之后生成的矩阵U和V通常都不是稀疏的，采用双精
度浮点的话，其中任何一个都至少需要50,000×50,000×8（大约2G）的存储空间，更
不用说计算过程中的存储了。我也尝试过用截断奇异值的方法，但是在所有的奇异值里
，只有一个奇异值相对于其它值来说非常小，如果仅仅将该奇异值舍去， |
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h****g
发帖数: 772 | 45 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
发信人: huangg (水银泻地), 信区: Mathematics
标 题: 对任意mXn的矩阵M，能否找到两个对角阵P,Q,使PMQ=I, QM'P=I
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Feb 27 22:42:19 2013, 美东)
能不能呢？这个命题对吗？
如果可以的话，怎么求出P和Q呢？
问题来源于SVD分解，SVD能从V矩阵判断是不是有一个向量dominate,那么能否对各个向
量找到一个scale factor，使他们的singular value都是1呢？
对新矩阵做SVD,应该得到M1=S1V1D1,就我想象，应该是这个P和Q把向量的scale factor
都包括了，然后新的S1和V1是旋转坐标，应该得到都是1的奇异值，
这对吗？
谢谢 |
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x*x
发帖数: 46 | 46
basically ppl use SVD to do pseudoinverse.
1. Let B = pinv(A), where pinv(A) is the pseudoinverse of A, m x n matrix.
i.e., ABA = A
2. SVD (Singual Value Decomposition)
Let A = USV', where U & V are orthogonal matrices (U'U=I) and S is
a diagonal matrix.
3. -1
B = V S U'
so what u need is a SVD algorithm. U can get it from
" target="_blank" class="a2">http://www.geocities.com/xiaomaoxiong2000/lin-alg-cpp.hqx
it's been packed in HQX format. use some tools to unpack it first. |
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j********3
发帖数: 560 | 47 【 以下文字转载自 Computation 讨论区 】
发信人: johnlee123 (no), 信区: Computation
标 题: 请教一个大规模且系数矩阵病态的方程组的求解
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jun 12 21:37:17 2007)
一个线性方程组，系数矩阵很病态，条件数大于10^18，规模也很大，至少是50,000×
50,000。 系数矩阵倒是稀疏的，只不过除了五对角外，其它地方也有不少非零元素。
现在的问题是，如果系数矩阵是良态的但是大规模稀疏，用LU分解可以解决问题；如果
系数矩阵是病态的但是规模不大，那么用SVD也可以解决问题。但是两个问题合在一起
，我就不知道该怎么处理了。如果用SVD的话，存在计算时间和存储空间的问题，计算
时间不好估计，但是肯定很长，存储问题可以至少估计一个下限。即使系数矩阵本身能
够用sparse方式存储，经过SVD分解之后生成的矩阵U和V通常都不是稀疏的，采用双精
度浮点的话，其中任何一个都至少需要50,000×50,000×8（大约2G）的存储空间，更
不用说计算过程中的存储了。我也尝试过用截断奇异值的方法，但 |
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h****g
发帖数: 772 | 48 能不能呢？这个命题对吗？
如果可以的话，怎么求出P和Q呢？
问题来源于SVD分解，SVD能从V矩阵判断是不是有一个向量dominate,那么能否对各个向
量找到一个scale factor，使他们的singular value都是1呢？
对新矩阵做SVD,应该得到M1=S1V1D1,就我想象，应该是这个P和Q把向量的scale factor
都包括了，然后新的S1和V1是旋转坐标，应该得到都是1的奇异值，
这对吗？
谢谢 |
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h****g
发帖数: 772 | 49 能不能呢？这个命题对吗？
如果可以的话，怎么求出P和Q呢？
问题来源于SVD分解，SVD能从V矩阵判断是不是有一个向量dominate,那么能否对各个向
量找到一个scale factor，使他们的singular value都是1呢？
对新矩阵做SVD,应该得到M1=S1V1D1,就我想象，应该是这个P和Q把向量的scale factor
都包括了，然后新的S1和V1是旋转坐标，应该得到都是1的奇异值，
这对吗？
谢谢 |
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q**x
发帖数: 17 | 50 I don't want to fight with anybody but here are the facts:
1. C-section carries more risks to both mother and baby than SVD.
2. Although the pt has the last say, we always consult the pt to let them
know how important to go for SVD if she can
3. So far, I only had one Chinese pt asked for PLTCS just because she was
afraid of pain. I had not see a 2nd one did that.
4. Trial of labor after 1 c-section for none recurrent reason is stronly
recommended.
5. You may still try labor even you already hav... 阅读全帖 |
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