计算机图形学Lecture02-SVD-补充材料

VIP免费
2025-01-14 3 0 3.01MB 26 页 5.9玖币
侵权投诉
Singular Value Decomposition
(matrix factorization)
Singular Value Decomposition
The SVD is a factorization of a 𝑚×𝑛 matrix into
𝑨 = 𝑼 𝚺 𝑽𝑻
where 𝑼is a 𝑚×𝑚 orthogonal matrix, 𝑽𝑻is a 𝑛×𝑛 orthogonal matrix and 𝚺
is a 𝑚×𝑛 diagonal matrix.
For a square matrix (! " #$%
𝑨= ⋮ …
𝒖&… 𝒖'
⋮ … 𝜎&𝜎'
⋮ …
𝒗&… 𝒗'
⋮ …
(
𝜎&𝜎)𝜎*
Reduced SVD
𝑨 = 𝑼 𝚺 𝑽𝑻=
… ⋮ …
𝒖"… 𝒖#… 𝒖$
… ⋮ …
𝜎
"
𝜎#
0
0
… 𝐯"
%
⋮⋮⋮
… 𝐯#
%
+,-
+,+ -,-
What happens when 𝑨is not a square matrix?
1) 𝒎 > 𝒏
Reduced SVD
𝑨 = 𝑼 𝚺 𝑽𝑻=
⋮ …
𝒖!… 𝒖"
⋮ …
𝜎&𝜎.
00
… 𝐯"
%
⋮ ⋮ ⋮
… 𝐯$
%
⋮ ⋮ ⋮
… 𝐯#
%
+,-
-,+ -,-
2) 𝒏 > 𝒎
Let’s take a look at the product 𝚺/𝚺,where 𝚺has the singular values of a 𝑨,
a 𝑚×𝑛matrix.
𝚺𝑻𝚺 =
𝜎
"
𝜎#
0
0
𝜎
"
𝜎#
0
0
=
𝜎
"
$
𝜎#
$
+,-
-,+ -,-
𝚺𝑻𝚺 =
𝜎
"
𝜎%
0
0
𝜎
"
𝜎%
0
0
=
𝜎
"
$
𝜎%
$
0
0
0
0
0
0
+,-
-,+ -,-
𝑚>𝑛
𝑛>𝑚
Assume 𝑨with the singular value decomposition 𝑨=𝑼𝚺𝑽/.Let’s take a
look at the eigenpairs corresponding to 𝑨/𝑨:
摘要:

SingularValueDecomposition(matrixfactorization)SingularValueDecompositionTheSVDisafactorizationofa!×#matrixinto$=&'(!where&isa!×!orthogonalmatrix,(!isa#×#orthogonalmatrixand'isa!×#diagonalmatrix.Forasquarematrix(!=#):!=⋮…⋮%&…%'⋮…⋮&&⋱&'⋮…⋮(&…('⋮…⋮(&&≥&)≥&*…ReducedSVD$=&'(!=⋮…⋮…⋮+"…+#…+$⋮…⋮…⋮,"⋱,#0⋮0…...

展开>> 收起<<
计算机图形学Lecture02-SVD-补充材料.pdf

共26页,预览6页

还剩页未读, 继续阅读

声明:本站为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,本站只是中间服务平台,本站所有文档下载所得的收益归上传人(含作者)所有。玖贝云文库仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。若文档所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知玖贝云文库,我们立即给予删除!
分类:计算机 价格:5.9玖币 属性:26 页 大小:3.01MB 格式:PDF 时间:2025-01-14

开通VIP享超值会员特权

  • 多端同步记录
  • 高速下载文档
  • 免费文档工具
  • 分享文档赚钱
  • 每日登录抽奖
  • 优质衍生服务
/ 26
客服
关注