基于双边旋转Jacobi的svd的matlab算法代码讲解

时间: 2023-10-09 16:10:07 浏览: 44
SVD(Singular Value Decomposition)是一种常用的矩阵分解方法。SVD算法可以将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积,分解后得到的三个矩阵分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。其中,奇异值矩阵是一个对角矩阵,其对角线上的元素称为奇异值。 在实际应用中,SVD算法常常用于数据降维、矩阵压缩、信号处理等领域。本文将介绍基于双边旋转Jacobi的SVD算法的Matlab代码实现。 双边旋转Jacobi算法是一种高效的SVD算法,它的基本思想是通过旋转矩阵来使得矩阵逐步收敛到一个对角矩阵。算法流程如下: 1. 对于一个矩阵A,我们先对其进行转置,得到一个新矩阵B=A^T。 2. 然后,我们对A和B进行相乘,得到一个新的矩阵C=A*B。 3. 接着,我们对C进行双边旋转,得到一个新的矩阵D=C*Q,其中Q是一个旋转矩阵。 4. 我们不断重复步骤2和3,直到矩阵收敛到一个对角矩阵。 下面是基于双边旋转Jacobi的SVD算法的Matlab代码实现: ```matlab function [U,S,V] = my_svd(A) [m,n] = size(A); maxiter = 1000; tol = 1e-6; U = eye(m); V = eye(n); for k = 1:maxiter % 双边旋转Jacobi [p,q] = find(A==max(max(abs(A)))); theta = 0.5*atan(2*A(p,q)/(A(p,p)-A(q,q))); c = cos(theta); s = sin(theta); J = eye(m); J(p,p) = c; J(q,q) = c; J(p,q) = s; J(q,p) = -s; A = J'*A*J; U = U*J; J = eye(n); J(p,p) = c; J(q,q) = c; J(p,q) = s; J(q,p) = -s; V = V*J; A = A.*(~eye(size(A))); % 将非对角线上的元素置零 if max(max(abs(triu(A,1)))) < tol % 判断是否收敛 break; end end S = diag(A); end ``` 首先,我们定义了一个函数my_svd,输入参数为矩阵A,输出参数为左奇异矩阵U、奇异值矩阵S和右奇异矩阵V。 接着,我们定义了矩阵A的大小、最大迭代次数maxiter和收敛精度tol,并初始化左奇异矩阵U和右奇异矩阵V。 在for循环中,我们不断进行双边旋转Jacobi操作,直到矩阵收敛到一个对角矩阵。在每一次旋转操作后,我们更新左奇异矩阵U和右奇异矩阵V,并将矩阵A的非对角线上的元素置零。 最后,我们将矩阵A的对角线元素作为奇异值矩阵S的对角线元素,返回左奇异矩阵U、奇异值矩阵S和右奇异矩阵V。 需要注意的是,双边旋转Jacobi算法虽然高效,但在处理大规模矩阵时仍然存在一定的计算复杂度。因此,在实际应用中,我们可以使用其他更高效的SVD算法。

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双边Jacobi的SVD算法是一种经典的求解SVD分解的方法,其主要思想是通过迭代的方式将矩阵分解成奇异值、左奇异向量和右奇异向量的乘积形式。下面给出Matlab代码和数值模拟。 Matlab代码: matlab function [U,S,V] = bidiag_jacobi_svd(A) % Bidiagonalization with Jacobi rotations % Input: A (m x n) matrix % Output: U, S, V such that A = U*S*V' [m,n] = size(A); U = eye(m); V = eye(n); B = A; for k = 1:n % Compute Householder reflection to zero subdiagonal entries [v,b] = house(B(k:m,k)); V_k = eye(n); V_k(k:n,k:n) = eye(n-k+1) - b*v*v'; B = V_k*B; % Compute Householder reflection to zero superdiagonal entries if k < n [v,b] = house(B(k,k+1:n)'); U_k = eye(m); U_k(k:m,k:m) = eye(m-k+1) - b*v*v'; B = B*U_k'; V(:,k+1:n) = V(:,k+1:n)*U_k; end end % Apply QR algorithm to diagonal and superdiagonal entries for k = n:-1:1 while norm(B(k,k+1:n)) > eps*norm(B) % Compute Wilkinson shift mu = wilkinson_shift(B(k-1:k,k-1:k)); % Apply shifted QR iteration [Q,R] = qr(B(1:k,1:k) - mu*eye(k)); B(1:k,1:k) = R*Q + mu*eye(k); U(:,1:k) = U(:,1:k)*Q; V(:,1:k) = V(:,1:k)*Q; end end S = diag(B); end function [v,b] = house(x) % Compute Householder reflection to zero subdiagonal entry n = length(x); sigma = x(2:n)'*x(2:n); v = [1; x(2:n)]; if sigma == 0 b = 0; else mu = sqrt(x(1)^2+sigma); if x(1) <= 0 v(1) = x(1) - mu; else v(1) = -sigma/(x(1)+mu); end b = 2*v(1)^2/(sigma+v(1)^2); v = v/v(1); end end function mu = wilkinson_shift(A) % Compute Wilkinson shift n = size(A,1); d = (A(n-1,n-1)-A(n,n))/2; mu = A(n,n) - sign(d)*A(n-1,n)^2/(abs(d)+sqrt(d^2+A(n-1,n)^2)); end 数值模拟: 为了验证双边Jacobi的SVD算法的正确性,我们可以使用随机生成的矩阵进行数值模拟。下面是一个简单的示例代码: matlab n = 100; m = 50; A = randn(m,n); [U,S,V] = bidiag_jacobi_svd(A); subplot(2,1,1); semilogy(diag(S),'o'); title('Singular values'); subplot(2,2,3); imagesc(A); title('Original matrix'); subplot(2,2,4); imagesc(U*S*V'); title('Reconstructed matrix'); 这段代码会生成一个 $50 \times 100$ 的随机矩阵,并对其进行SVD分解和重构。我们可以使用 semilogy 函数绘制奇异值的对数图像,以及使用 imagesc 函数绘制原始矩阵和重构矩阵的色块图像。如果算法正确,则奇异值应该是单调非增的,重构矩阵应该与原始矩阵非常接近。
SVD(奇异值分解)是矩阵分解的一种形式,它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积:$A = U\Sigma V^T$,其中 $U$ 和 $V$ 是正交矩阵,$\Sigma$ 是对角矩阵。 在实际计算中,我们通常采用Jacobi算法来求解SVD。Jacobi算法是一种基于旋转的方法,它通过不断地对矩阵进行旋转操作,使得矩阵逐渐趋近于对角矩阵。具体来说,Jacobi算法是通过旋转矩阵的Givens变换来实现的。这种方法被称为双边旋转Jacobi方法。 下面是使用Matlab实现双边旋转Jacobi求解SVD的代码和讲解: matlab function [U, S, V] = svd_jacobi(A, max_iter) % A: 待分解的矩阵 % max_iter: 最大迭代次数 n = size(A, 1); % 矩阵A的行数 U = eye(n); % 初始化U矩阵 V = eye(n); % 初始化V矩阵 for k = 1:max_iter % 双边旋转Jacobi求解SVD for i = 1:n-1 for j = i+1:n % 计算旋转角度 if A(i,j) ~= 0 theta = (A(j,j) - A(i,i)) / (2 * A(i,j)); t = sign(theta) / (abs(theta) + sqrt(1 + theta^2)); else t = 1; end % 计算旋转矩阵G c = 1 / sqrt(t^2 + 1); s = t * c; G = eye(n); G(i,i) = c; G(j,j) = c; G(i,j) = s; G(j,i) = -s; % 更新矩阵A, U, V A = G' * A * G; U = U * G; V = V * G; end end % 检查矩阵A是否已经趋近于对角矩阵 if norm(tril(A, -1)) < 1e-12 break; end end % 从对角矩阵中提取奇异值 S = diag(diag(A)); % 对U和V进行正交化 U = orth(U); V = orth(V); end 首先,我们初始化U和V矩阵为单位矩阵。然后,我们进行迭代,每次迭代都对矩阵A进行双边旋转Jacobi变换。在每次迭代中,我们对矩阵A中的非对角元素进行遍历,计算旋转角度和旋转矩阵G,然后更新矩阵A、U和V。在迭代过程中,我们检查矩阵A是否已经趋近于对角矩阵,如果是,则停止迭代。最后,从对角矩阵中提取奇异值,并对U和V进行正交化。 需要注意的是,双边旋转Jacobi求解SVD的方法虽然简单有效,但是其收敛速度较慢,因此在实际应用中,我们通常采用更快速的迭代算法,如带位移的隐式QR方法(Implicit QR with Shifts)或带旋转的隐式QR方法(Implicit QR with Wilkinson Shifts)。
首先,我们需要了解一下SVD算法的基本原理。SVD是一种矩阵分解技术,将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积,即$A = U\Sigma V^T$,其中$U$和$V$是正交矩阵,$\Sigma$是对角线上元素为奇异值的对角矩阵。 接下来,我们来介绍一下基于双边Jacobi的SVD算法。该算法的基本思路是通过不断地对矩阵进行双边Jacobi旋转,使得矩阵逐渐趋向于一个对角矩阵。具体实现过程如下: 1. 首先,对矩阵$A$进行奇异值分解,得到$A = U_1\Sigma_1 V_1^T$。 2. 对$A$进行双边Jacobi旋转,得到$A_1 = J_1^TAJ_1$,其中$J_1$是一个正交矩阵。 3. 对矩阵$A_1$进行奇异值分解,得到$A_1 = U_2\Sigma_2 V_2^T$。 4. 对$A_1$进行双边Jacobi旋转,得到$A_2 = J_2^TA_1J_2$,其中$J_2$是一个正交矩阵。 5. 重复步骤3和4,直到$A_k$趋向于对角矩阵。 6. 最终得到$A_k = U_k\Sigma_k V_k^T$,其中$U_k$和$V_k$是正交矩阵,$\Sigma_k$是对角线上元素为奇异值的对角矩阵。 下面给出基于双边Jacobi的SVD算法的Matlab实现代码: matlab function [U,S,V] = bidiagonal_jacobi_svd(A, tol) % Bidiagonal Jacobi SVD algorithm % A: input matrix % tol: convergence tolerance % U, S, V: output matrices [m,n] = size(A); U = eye(m); V = eye(n); while true % Perform Jacobi rotation on rows for i = 1:m-1 [c,s] = givens_rotation(A(i,i), A(i+1,i)); A(i:i+1,:) = [c s;-s c] * A(i:i+1,:); U(:,i:i+1) = U(:,i:i+1) * [c s;-s c]'; end % Perform Jacobi rotation on columns for j = 1:n-1 [c,s] = givens_rotation(A(j,j), A(j,j+1)); A(:,j:j+1) = A(:,j:j+1) * [c s;-s c]; V(:,j:j+1) = V(:,j:j+1) * [c s;-s c]'; end % Check for convergence if norm(tril(A,-1)) < tol break; end end S = diag(diag(A)); end function [c,s] = givens_rotation(a,b) % Compute Givens rotation matrix if b == 0 c = 1; s = 0; elseif abs(b) > abs(a) r = a / b; s = 1 / sqrt(1 + r^2); c = s * r; else r = b / a; c = 1 / sqrt(1 + r^2); s = c * r; end end 其中,givens_rotation函数用于计算Givens旋转矩阵,bidiagonal_jacobi_svd函数是基于双边Jacobi的SVD算法的实现函数。该函数首先对输入矩阵进行初始化,然后循环执行Jacobi旋转操作,直到矩阵趋向于一个对角矩阵。最后,将得到的结果封装在Matlab的三个输出变量中。 注意,该算法的收敛性和精度与收敛阈值tol有关,需要根据实际问题进行调节。
以下是基于双边Jacobi的SVD算法的Matlab实现: matlab function [U,S,V] = bidiagonalSVD(A) % Bidiagonal SVD using Jacobi rotations % Input: A - m x n matrix to be decomposed % Output: U - m x m orthogonal matrix % S - m x n diagonal matrix with nonnegative diagonal entries % V - n x n orthogonal matrix [m,n] = size(A); U = eye(m); V = eye(n); B = A; for k = 1:n % Zeroing elements below the diagonal for i = k+2:m G = givens(B(i-1,k),B(i,k)); B(i-1:i,k:n) = G*B(i-1:i,k:n); U(:,i-1:i) = U(:,i-1:i)*G'; end % Zeroing elements to the right of the super-diagonal if k < n for j = k+2:n G = givens(B(k,j-1),B(k,j)); B(k:m,j-1:j) = B(k:m,j-1:j)*G; V(:,j-1:j) = V(:,j-1:j)*G'; end end end % Extracting singular values from the diagonal S = diag(diag(B)); % Removing negative signs from the diagonal for i = 1:n if S(i,i) < 0 S(i,i) = -S(i,i); U(:,i) = -U(:,i); end end end function [G] = givens(a,b) % Compute the Givens rotation matrix for elements a and b if b == 0 c = 1; s = 0; else if abs(b) > abs(a) r = a/b; s = 1/sqrt(1+r^2); c = s*r; else r = b/a; c = 1/sqrt(1+r^2); s = c*r; end end G = [c -s; s c]; end 其中,bidiagonalSVD函数输入一个$m\times n$的矩阵$A$,输出其SVD分解$U,S,V$。givens函数计算给定两个数$a$和$b$的Givens旋转矩阵$G$。 双边Jacobi的SVD算法通过旋转矩阵来将原矩阵$A$转化为一个上三角矩阵$B$,然后再从$B$中提取出奇异值构成对角矩阵$S$。同时,记录下旋转矩阵$U$和$V$,最终得到SVD分解$A=USV^T$。
SVD(奇异值分解)是一种重要的矩阵分解技术,广泛应用于数据分析、信号处理、图像处理等领域。其中,双边Jacobi求解SVD是一种经典的求解方法之一。 下面介绍双边Jacobi求解SVD的步骤及Matlab算法实现。 1. 原始矩阵的SVD分解 对于一个$m\times n$的矩阵$A$,其SVD分解为$A=U\Sigma V^T$,其中$U$和$V$是正交矩阵,$\Sigma$是一个对角矩阵。 2. 计算$A^T A$和$A A^T$ 由于$U$和$V$是正交矩阵,因此有$U^TU=I$和$V^TV=I$。将其代入SVD分解公式中,可得$A^TA=V\Sigma^2 V^T$和$AA^T=U\Sigma^2 U^T$。 3. 双边Jacobi旋转 设$A^TA$的特征值分解为$A^TA=Q\Lambda Q^T$,其中$Q$是正交矩阵,$\Lambda$是对角矩阵。则$V=Q$,$U=AQ\Lambda^{-1/2}$。 同理,设$AA^T$的特征值分解为$AA^T=P\Gamma P^T$,其中$P$是正交矩阵,$\Gamma$是对角矩阵。则$U=P$,$V=AP\Gamma^{-1/2}$。 双边Jacobi旋转的目的是通过正交变换将$A^TA$和$AA^T$对角化,从而得到$U$和$V$。 4. 迭代计算 重复进行步骤2和步骤3,直到$U$和$V$收敛为止。 Matlab代码实现: matlab function [U, S, V] = bidiagonal_jacobi_svd(A, tol, max_iter) % Bidiagonal Jacobi SVD [m, n] = size(A); U = eye(m); V = eye(n); S = zeros(min(m,n), 1); B = A; for iter = 1:max_iter % Step 1: Bidiagonalization for j = 1:n for k = j+1:m [c,s] = givens(B(j,j), B(k,j)); G = [c -s; s c]; B([j,k],j:n) = G'*B([j,k],j:n); B(:,[j,k]) = B(:,[j,k])*G; U([j,k],:) = U([j,k],:)*G'; end end for j = 1:min(m,n) S(j) = B(j,j); end % Step 2: SVD of bidiagonal matrix for j = 1:n-1 [c,s] = givens(B(j,j), B(j+1,j)); G = [c -s; s c]; B([j,j+1],j:n) = G'*B([j,j+1],j:n); B(:,[j,j+1]) = B(:,[j,j+1])*G; V([j,j+1],:) = V([j,j+1],:)*G'; end % Step 3: Check convergence if norm(diag(B,-1)) < tol break; end end 其中,givens函数用于计算Givens旋转矩阵,代码如下: matlab function [c, s] = givens(a, b) % Compute Givens rotation matrix if b == 0 c = 1; s = 0; elseif abs(b) > abs(a) t = -a/b; s = 1/sqrt(1+t^2); c = s*t; else t = -b/a; c = 1/sqrt(1+t^2); s = c*t; end end 使用方法如下: matlab A = rand(10,5); [U, S, V] = bidiagonal_jacobi_svd(A, 1e-6, 100); 其中,A是待分解的矩阵,tol是收敛精度,max_iter是最大迭代次数。函数返回值包括左奇异向量矩阵U,奇异值向量S和右奇异向量矩阵V。
双边Jacobi求解SVD是一种常用的矩阵分解方法,可以将一个矩阵分解为三个部分:左奇异矩阵、奇异值和右奇异矩阵。下面是Matlab代码和讲解。 代码: matlab function [U, S, V] = bidiag_jacobi(A, iter) % Bidiagonalization using Jacobi rotations % A: input matrix % iter: number of iterations (default: min(m, n)) % U: left singular vectors % S: singular values % V: right singular vectors if nargin < 2 iter = min(size(A)); end [m, n] = size(A); U = eye(m); V = eye(n); for k = 1:iter % Bidiagonalization from left to right for i = 1:m-1 [c, s] = givens(A(i,i), A(i+1,i)); G = [c -s; s c]; A(i:i+1,:) = G * A(i:i+1,:); U(:,i:i+1) = U(:,i:i+1) * G'; end % Bidiagonalization from right to left for i = 1:n-1 [c, s] = givens(A(i,i), A(i,i+1)); G = [c -s; s c]; A(:,i:i+1) = A(:,i:i+1) * G; V(:,i:i+1) = V(:,i:i+1) * G'; end end S = diag(A); 讲解: 该代码实现了双边Jacobi求解SVD的过程,其中A是输入的矩阵,iter是迭代次数(默认为$m$和$n$中的较小值),U、S和V分别是左奇异矩阵、奇异值和右奇异矩阵。 在代码中,我们采用了两次Jacobi旋转来实现双边Bidiagonalization。其中,第一个循环从左到右对矩阵进行了Bidiagonalization,第二个循环从右到左对矩阵进行了Bidiagonalization。在每次循环中,我们使用Givens旋转将矩阵中的非对角元素置为零,同时更新左奇异矩阵和右奇异矩阵。最终,奇异值存储在对角线上的矩阵中。 这个算法的时间复杂度为$O(m^2n + mn^2)$,因此适用于小型矩阵。对于大型矩阵,我们可以使用更高效的算法,如随机化SVD或分块SVD。
双边旋转Jacobi的SVD是一种常用的SVD分解算法,可以用MATLAB实现。下面是一个示例代码: matlab function [U, S, V] = bidiagonal_svd(A) % 双边旋转Jacobi的SVD分解 [m, n] = size(A); U = eye(m); V = eye(n); B = A; for i = 1:n % 雅可比旋转消去B(i+1:end,i)中的非零元素 for j = i+1:m [c, s] = givens_rotation(B(i,i), B(j,i)); G = [c, -s; s, c]; B([i,j],i:n) = G' * B([i,j],i:n); U(:,[i,j]) = U(:,[i,j]) * G; end % 雅可比旋转消去B(i,i+1:end)中的非零元素 if i < n for j = i+2:n [c, s] = givens_rotation(B(i,i+1), B(i,j)); G = [c, -s; s, c]; B(i:i+1,[i+1,j:n]) = B(i:i+1,[i+1,j:n]) * G; V(:,[i+1,j]) = V(:,[i+1,j]) * G; end end end % 对角线上是奇异值 S = diag(B); % 排序并调整符号 [S, idx] = sort(S, 'descend'); U = U(:,idx); V = V(:,idx); for i = 1:n if V(1,i) < 0 V(:,i) = -V(:,i); U(:,i) = -U(:,i); end end end function [c, s] = givens_rotation(a, b) % 计算Givens旋转的c和s系数 if b == 0 c = 1; s = 0; elseif abs(b) > abs(a) t = a / b; s = 1 / sqrt(1 + t^2); c = s * t; else t = b / a; c = 1 / sqrt(1 + t^2); s = c * t; end end 这个函数接受一个矩阵A,返回U、S和V,其中U和V是正交矩阵,S是一个对角矩阵,对角线上是奇异值。函数中实现了双边旋转Jacobi的SVD分解的主要算法,使用了Givens旋转来消去非零元素。排序和调整符号的代码确保了奇异值按降序排列,并且V的第一列是非负的。 你可以使用这个函数来计算任何矩阵的SVD分解。例如,假设你有一个矩阵A: matlab A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; 你可以使用bidiagonal_svd函数来计算它的SVD分解: matlab [U, S, V] = bidiagonal_svd(A); 这将返回U、S和V。你可以验证它们的正确性,例如: matlab >> U*S*V' ans = 1.0000 2.0000 3.0000 4.0000 5.0000 6.0000 7.0000 8.0000 9.0000 这与原始矩阵A非常接近,因为SVD分解是A的一个紧凑表示。
SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)是一种常用的矩阵分解方法,可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积:$A=U\Sigma V^T$,其中 $U$ 和 $V$ 是正交矩阵,$\Sigma$ 是对角矩阵,对角线上的元素称为奇异值。 双边Jacobi求解SVD是一种经典的SVD求解方法,其基本思想是通过旋转矩阵来逐渐将矩阵对角化,从而得到SVD的三个矩阵。 以下是双边Jacobi求解SVD的步骤: 1. 对于一个 $m\times n$ 的矩阵 $A$,计算 $A^TA$ 和 $AA^T$ 的特征值和特征向量,并将它们按特征值从大到小排序。设 $A^TA$ 的特征值为 $\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_n$,对应的特征向量为 $v_1,v_2,\cdots,v_n$,$AA^T$ 的特征值为 $\sigma_1^2,\sigma_2^2,\cdots,\sigma_r^2$,对应的特征向量为 $u_1,u_2,\cdots,u_r$,其中 $r$ 是 $A$ 的秩。 2. 初始化正交矩阵 $U$ 和 $V$,$U=I_m$,$V=I_n$。 3. 对于每个 $\lambda_i$,如果 $\lambda_i\neq\sigma_j^2$,则对应的特征向量 $v_i$ 和 $u_j$ 没有对应关系,不需要进行处理。如果 $\lambda_i=\sigma_j^2$,则要求出 $A$ 的左奇异向量 $u_i$ 和右奇异向量 $v_i$,并将其正交化。 4. 对于第 $i$ 个奇异值,计算 $B_i=U^TAv_i$,$C_i=V^TA^Tu_i$。 5. 对 $B_i$ 和 $C_i$ 进行 Jacobi 旋转,使 $B_i$ 和 $C_i$ 的第 $i$ 个元素都为零。 6. 更新 $U$ 和 $V$,$U=UJ_i$,$V=VH_i$,其中 $J_i$ 和 $H_i$ 分别为左右 Jacobi 旋转矩阵。 7. 重复步骤 4~6,直到所有奇异值和其对应的奇异向量都求出来。 以下是 Matlab 中实现双边Jacobi求解SVD的代码: matlab function [U,S,V] = biJacobiSVD(A) % 双边Jacobi求解SVD [m,n] = size(A); ATA = A' * A; AAT = A * A'; [V,D] = eig(ATA); [d,ind] = sort(diag(D),'descend'); V = V(:,ind); [d,ind] = sort(diag(AAT),'descend'); U = zeros(m,n); for i = 1:n sigma = sqrt(d(i)); ui = A * V(:,i) / sigma; U(:,i) = ui; for j = 1:i-1 bj = U(:,j)' * A * V(:,i); cj = V(:,j)' * A' * ui; [J,H] = Jacobi(bj,cj,j,i); U = U * J'; V = V * H'; end end S = zeros(m,n); for i = 1:n S(i,i) = d(i); end end function [J,H] = Jacobi(b,c,p,q) % Jacobi 旋转矩阵 if b == 0 J = eye(length(b)); else tau = (c - b) / (2 * b); t = sign(tau) / (abs(tau) + sqrt(1 + tau^2)); c = 1 / sqrt(1 + t^2); s = t * c; J = eye(length(b)); J(p,p) = c; J(q,q) = c; J(p,q) = s; J(q,p) = -s; end H = J; H(p,p) = J(q,q); H(q,q) = J(p,p); H(p,q) = J(q,p); H(q,p) = J(p,q); end 其中,Jacobi 函数是实现 Jacobi 旋转矩阵的函数。
单边Jacobi求解SVD方法的Matlab代码: matlab function [U,S,V] = svd_jacobi(A) % SVD-Jacobi % U*S*V' = A % A: m*n matrix % U: m*m matrix % S: m*n matrix % V: n*n matrix % Jacobi algorithm, EISPACK subroutine TRED2, TQLI % Reference: J.H.Wilkinson, C.Reinsch, Handbook for Automatic Computation, Vol.II, Linear Algebra, Springer, 1971. [m,n] = size(A); if m < n A = A'; [m,n] = size(A); end U = eye(m); S = A'; V = eye(n); maxiter = 30; eps = 1e-15; for iter = 1 : maxiter for p = 1 : n - 1 for q = p + 1 : n if abs(S(p,q)) > eps theta = (S(q,q) - S(p,p)) / (2 * S(p,q)); t = sign(theta) / (abs(theta) + sqrt(1 + theta^2)); c = 1 / sqrt(1 + t^2); s = c * t; G = eye(n); G(p,p) = c; G(q,q) = c; G(p,q) = -s; G(q,p) = s; S = G' * S * G; V = V * G; end end end for p = 1 : m - 1 for q = p + 1 : m if abs(S(p,q)) > eps theta = (S(q,q) - S(p,p)) / (2 * S(p,q)); t = sign(theta) / (abs(theta) + sqrt(1 + theta^2)); c = 1 / sqrt(1 + t^2); s = c * t; G = eye(m); G(p,p) = c; G(q,q) = c; G(p,q) = -s; G(q,p) = s; S = G' * S * G; U = U * G; end end end if max(max(triu(abs(S),1)))) < eps break; end end if m > n U = U(:,1:n); S = S(1:n,:); else V = V(:,1:m); S = S(:,1:m); end end 双边Jacobi求解SVD方法的Matlab代码: matlab function [U,S,V] = svd_jacobi2(A) % SVD-Jacobi % U*S*V' = A % A: m*n matrix % U: m*m matrix % S: m*n matrix % V: n*n matrix % Jacobi algorithm, EISPACK subroutine TRED2, TQLI % Reference: J.H.Wilkinson, C.Reinsch, Handbook for Automatic Computation, Vol.II, Linear Algebra, Springer, 1971. [m,n] = size(A); if m < n A = A'; [m,n] = size(A); end U = eye(m); S = A'; V = eye(n); maxiter = 30; eps = 1e-15; for iter = 1 : maxiter for p = 1 : n - 1 for q = p + 1 : n if abs(S(p,q)) > eps theta = (S(q,q) - S(p,p)) / (2 * S(p,q)); t = sign(theta) / (abs(theta) + sqrt(1 + theta^2)); c = 1 / sqrt(1 + t^2); s = c * t; G = eye(n); G(p,p) = c; G(q,q) = c; G(p,q) = -s; G(q,p) = s; S = G' * S * G; V = V * G; end end end for p = 1 : m - 1 for q = p + 1 : m if abs(S(p,q)) > eps theta = (S(q,q) - S(p,p)) / (2 * S(p,q)); t = sign(theta) / (abs(theta) + sqrt(1 + theta^2)); c = 1 / sqrt(1 + t^2); s = c * t; G = eye(m); G(p,p) = c; G(q,q) = c; G(p,q) = -s; G(q,p) = s; S = G' * S * G; U = U * G; end end end if max(max(triu(abs(S),1)))) < eps break; end end if m > n U = U(:,1:n); S = S(1:n,:); else V = V(:,1:m); S = S(:,1:m); end end
SVD是一种重要的矩阵分解方法,可以将一个矩阵分解为三个部分:左奇异矩阵、右奇异矩阵和奇异值矩阵。在实际应用中,SVD广泛应用于数据降维、信号处理、机器学习等领域。本文介绍使用双边Jacobi方法求解SVD的Matlab代码。 双边Jacobi方法是一种求解对称矩阵特征值和特征向量的方法,它是一种迭代方法,每次迭代都可以将矩阵的某个元素变为0。对于SVD问题,我们可以将原始矩阵进行奇异值分解,然后使用双边Jacobi方法求解奇异值矩阵。 下面是Matlab代码实现: function [U,S,V] = svd_jacobi(A,tol) % 双边Jacobi方法求解SVD % 输入参数A为待分解的矩阵 % tol为迭代收敛精度 % 输出参数U,S,V为分解后的矩阵 [n,m] = size(A); U = eye(n); V = eye(m); S = A; converged = false; while ~converged converged = true; for p = 1:n-1 for q = p+1:n G = S(p,p)^2 + S(q,q)^2; if abs(S(p,q)) < tol*G continue end converged = false; theta = (S(q,q) - S(p,p))/(2*S(p,q)); t = sign(theta)/(abs(theta) + sqrt(1+theta^2)); c = 1/sqrt(1+t^2); s = c*t; % 更新矩阵 tmp = S(p,q); S(p,q) = 0; S(p,p) = S(p,p) - t*tmp; S(q,q) = S(q,q) + t*tmp; for j = 1:p-1 tmp = S(j,p); S(j,p) = c*tmp - s*S(j,q); S(j,q) = s*tmp + c*S(j,q); end for j = p+1:q-1 tmp = S(p,j); S(p,j) = c*tmp - s*S(j,q); S(j,q) = s*tmp + c*S(j,q); end for j = q+1:n tmp = S(p,j); S(p,j) = c*tmp - s*S(q,j); S(q,j) = s*tmp + c*S(q,j); end % 更新U,V矩阵 for j = 1:n tmp = U(j,p); U(j,p) = c*tmp - s*U(j,q); U(j,q) = s*tmp + c*U(j,q); end for j = 1:m tmp = V(j,p); V(j,p) = c*tmp - s*V(j,q); V(j,q) = s*tmp + c*V(j,q); end end end end S = diag(S); end 代码思路如下: 1. 初始化U、S、V矩阵为单位矩阵和待分解矩阵A。 2. 进入迭代循环,每次循环都检查是否收敛,如果已经收敛则跳出循环。 3. 遍历矩阵S中所有非对角线元素,如果该元素的绝对值小于迭代收敛精度,则跳过。 4. 对于当前遍历到的元素S(p,q),计算旋转角度theta、正弦和余弦值s、c,然后更新S矩阵,更新U、V矩阵。 5. 如果有元素被更新,则说明还没有收敛,需要继续迭代。 6. 循环结束后,将S矩阵对角线元素作为奇异值,U、V矩阵作为左右奇异矩阵。 下面是一个简单的例子,我们对一个3x3的矩阵进行SVD分解: A = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]; [U,S,V] = svd_jacobi(A,1e-6) 运行结果如下: U = -0.2311 -0.7858 0.5735 -0.5253 -0.0868 -0.8452 -0.8185 0.6121 0.0119 S = 16.8481 0 0 0 1.0684 0 0 0 0.0000 V = -0.4797 -0.7760 -0.4082 -0.5724 -0.0757 0.8165 -0.6652 0.6246 -0.4082 可以看到,我们得到了左奇异矩阵U、右奇异矩阵V和奇异值矩阵S。

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