矩阵分解——SVD分解

svd分解(利用C實現) QR分解 反矩陣

此文件来源于世界著名的Numerical Recipes，用于奇异值分解的计算

奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性，但还是有明显的不同。对称阵特征向量分解的基础是谱分析，而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵

CUDA7.5的SVD奇异值分解实现，使用cuSolver实现的，工程是VS2013的工程，需要自己设置VC++库的include、library目录，里面有一点opencv的svd分解比较，不想看的

SVD 奇异值分解 原著。详细生动的解说SVD分解过程,形象生动,很快学会。

基于奇异值分解(svd)的水印算法,仅用于学习交流,请勿用于商业用途和其他用途。如需用于非学习交流用途,请先私信联系我。

矩阵算法第1卷：基础矩阵分解MatrixAlgorithmsVolume1BasicDecompositions~tqw~_darksiderg.pdf

今天小编就为大家分享一篇使用tensorflow实现矩阵分解方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

非常非常快的(可以说是目前世界上最快的)大型稀疏矩阵分解的C库

这是用JAVA编写的一个对矩阵QR分解的程序，采用正交分解法。程序结构清晰，思路清晰。可以不经修改直接调用。