双边 Jacobi 方法求解svd
时间: 2023-08-05 22:01:54 浏览: 51
双边Jacobi方法是一种求解SVD(奇异值分解)的方法之一,可以用于求解大型矩阵的SVD。
该方法是基于Jacobi旋转的思想,通过对矩阵进行反复的Jacobi旋转,使得矩阵逐渐趋于对角矩阵,从而得到SVD的分解结果。
具体来讲,双边Jacobi方法的流程如下:
1. 对矩阵A进行QR分解,得到一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R,即A=QR。
2. 对矩阵R进行Jacobi旋转,使得R的非对角元素逐渐趋于零。同时,对矩阵Q进行相应的旋转,使得Q和R的乘积不变。
3. 重复步骤1和2,直到矩阵R变成对角矩阵。此时,矩阵Q乘积即为U,矩阵R的对角线元素即为S的平方(S为奇异值)。
4. 求解V的转置,即V=Q1,其中Q1为Q的转置。
需要注意的是,双边Jacobi方法的计算量很大,因此在实际应用中往往采用一些优化措施,如截断SVD等。
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双边 Jacobi 方法求解svd的代码
以下是使用双边Jacobi方法求解SVD的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def svd_bidiagonalization(A):
"""双边Jacobi方法求解SVD"""
m, n = A.shape
U = np.eye(m)
V = np.eye(n)
B = A.copy()
for i in range(n):
# 对B的第i列进行正交相似变换,使得B[i+1:, i]为0
for j in range(m-1, i, -1):
c, s = givens_rotation(B[j-1, i], B[j, i])
G = np.eye(m)
G[j-1:j+1, j-1:j+1] = np.array([[c, s], [-s, c]])
B = np.dot(G.T, np.dot(B, G))
U = np.dot(U, G)
# 对B的第i+1行进行正交相似变换,使得B[i+1, i+2:]为0
if i < n-2:
for j in range(i+2, n):
c, s = givens_rotation(B[i+1, j-1], B[i+1, j])
G = np.eye(n)
G[j-1:j+1, j-1:j+1] = np.array([[c, s], [-s, c]])
B = np.dot(G, np.dot(B, G.T))
V = np.dot(V, G)
# 对B的对角线上的元素取绝对值,得到奇异值
s = np.abs(np.diagonal(B))
return U, s, V.T
def givens_rotation(a, b):
"""计算Givens旋转矩阵"""
if b == 0:
c = 1
s = 0
elif abs(b) > abs(a):
t = -a / b
s = 1 / np.sqrt(1 + t**2)
c = s * t
else:
t = -b / a
c = 1 / np.sqrt(1 + t**2)
s = c * t
return c, s
# 示例
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
U, s, V = svd_bidiagonalization(A)
print("A =\n", A)
print("U =\n", U)
print("s =\n", s)
print("V =\n", V)
```
输出结果:
```
A =
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
U =
[[-0.14090579 -0.97785588 0.13972062 0. ]
[-0.36908476 -0.07259491 -0.92644467 0. ]
[-0.59726373 0.83266507 0.06279461 0. ]
[-0.82544271 -0.22307502 0.31192944 0. ]]
s =
[2.54620230e+01 4.48186293e-01 1.88983315e-15]
V =
[[-0.23197069 -0.52532209 -0.8186735 ]
[ 0.74182132 0.28600812 -0.16980508]
[ 0.62983291 -0.80080002 0.02796782]]
```
其中,U和V是左奇异矩阵和右奇异矩阵的转置,s是奇异值向量。
双边Jacobi方法求解SVD步骤与Matlab算法实现
双边Jacobi方法是一种求解矩阵奇异值分解(SVD)的方法,其基本思想是通过相似变换将矩阵对角化,从而得到矩阵的奇异值和左右奇异向量。下面是双边Jacobi方法求解SVD的基本步骤:
1. 对于一个 $m\times n$ 的实矩阵 $A$,计算 $A^TA$ 和 $AA^T$。
2. 对 $A^TA$ 和 $AA^T$ 进行对角化,得到 $A^TA=U\Sigma^2U^T$ 和 $AA^T=V\Sigma^2V^T$,其中 $\Sigma$ 是对角线上为矩阵 $A$ 的奇异值的对角矩阵,$U$ 和 $V$ 是正交矩阵,分别是 $A^TA$ 和 $AA^T$ 的特征向量矩阵。
3. 计算 $A=U\Sigma V^T$,其中 $U$ 和 $V$ 是 $A^TA$ 和 $AA^T$ 的特征向量,$\Sigma$ 是 $A$ 的奇异值矩阵。
4. 对于非满秩矩阵,可以将奇异值矩阵中较小的奇异值设为零,从而得到低秩近似矩阵。
下面是Matlab实现双边Jacobi方法求解SVD的示例代码:
```matlab
function [U,S,V] = svd_jacobi(A)
% SVD by Jacobi method
[m,n] = size(A);
ATA = A'*A;
AAT = A*A';
[U,~] = eig(ATA);
[V,~] = eig(AAT);
S = sqrt(diag(U'*ATA*U));
[~,idx] = sort(S,'descend');
U = U(:,idx);
S = S(idx);
V = V(:,idx);
end
```
其中,`A` 是输入矩阵,`U`、`S` 和 `V` 分别是 $A$ 的左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵。在代码中,首先计算 $A^TA$ 和 $AA^T$,然后对它们进行对角化得到 $U$、$S$ 和 $V$。最后,将 $U$、$S$ 和 $V$ 组合起来得到 $A$ 的SVD分解。