Иллюстрированный самоучитель по Matlab



              

И сингулярных чисел разреженных матриц - часть 3


svds (А) возвращает 6 самых больших сингулярных чисел А;

svds (А,К) или svds(A,K.'L') возвращает К самых больших сингулярных чисел;

S = SVDSCA,К,SIGMA,OPTIONS) устанавливает параметры:

OPTIONS.tol — порог чувствительности (по умолчанию le-10), norm(A*V-. -U*S,1) <= tol * norm(A.1);

OPTIONS.maxit - наибольшее число итераций (по умолчанию 300);

OPTIONS.disp — число значений, показываемых на каждой итерации (по умолчанию 0).

[U.S.V] = svds(A.k) — возвращает k наибольших сингулярных чисел и соответствующих сингулярных векторов матрицы А. Если А — матрица размера mxn, то U — матрица размера mxk с ортонормальными столбцами, S — диагональная матрица размера kxk, V — матрицы размера nxk с ортонормальными столбцами;

[U.S.V. flag] = svdsC...) — возвращает флаг, равный 0, если eigs сошлась, и 1 в противном случае;

[U.S.V] = svds(A.k.sigma) — возвращает k сингулярных чисел, наиболее близких к скаляру sigma, и К сингулярных векторов (при sigma=0 возвращает К наименьших сингулярных чисел и К векторов);

s = svds(A.k....) — возвращает только вектор сингулярных чисел.

Как видно из приведенного материала, система MATLAB предлагает пользователям уникальный набор матричных операторов и функций, заметно более полный, чем у других математических систем. Это открывает широчайшие возможности в решении всех видов математических задач, в которых используются современные матричные методы.




Содержание  Назад  Вперед