LinearTimeSVD算法matlab代码

时间: 2023-10-26 13:05:34 浏览: 20
以下是LinearTimeSVD算法的Matlab代码: ``` function [U,S,V] = LinearTimeSVD(A,k) % A: m*n的矩阵,k:SVD分解后保留的奇异值个数 % U:m*k的矩阵,S:k*k的对角矩阵,V:n*k的矩阵 [m,n] = size(A); p = randn(n,k+7); Y = A*(p); for i=1:2 Y = A*(A'*Y); end Q,R = qr(Y,0); B = Q'*A; [Ub,Sb,Vb] = svd(B,'econ'); U = Q*Ub; V = Vb; S = Sb; end ``` 其中,`randn(n,k+7)`生成了一个n行k+7列的随机矩阵p,然后通过对矩阵Y进行迭代,得到了Q和R。接着,对矩阵B进行奇异值分解,得到了U、S和V。最后,返回U、S和V即可。 需要注意的是,这个代码是一个简化版的LinearTimeSVD算法,如果需要更加完整的算法实现,需要参考相关的文献。
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海鸥算法matlab代码

海鸥算法的Matlab代码可以参考以下引用内容: 引用中提到了一篇题为《改进海鸥优化算法在光伏系统MPPT中的应用》的论文,其中提供了海鸥优化算法的Matlab代码实现。引用中的论文可以作为参考,通过查阅该论文可以获取详细的代码实现和算法细节。 引用中提到了一篇题为《海鸥优化算法与鲸鱼优化算法的寻优性能对比研究》的论文,其中也提供了海鸥优化算法的Matlab代码实现。可以通过查阅该论文获取代码实现和算法对比研究的结果。 此外,引用中的代码示例也展示了海鸥优化算法的Matlab实现的部分子函数。可以借鉴该代码进行进一步的编写和完善。 通过查阅以上引用内容,您可以获取到海鸥优化算法的Matlab代码实现的详细信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【单目标优化算法】海鸥优化算法(Matlab代码实现)](https://blog.csdn.net/weixin_66436111/article/details/128996299)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [新型智能优化算法——海鸥优化算法(基于Matlab代码实现)](https://blog.csdn.net/m0_73907476/article/details/127702243)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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