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QR分解和奇异值分解(SVD)。 LU分解:它将一个矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积。常用的矩阵分解技术有LU分解,奇异值分解(SVD)等。 奇异值分解(SVD) SVD可用于减小数据维度,奇异值分解如下: 令M为斜厄米矩阵和酉矩阵 矩阵分解概念/LU分解,高斯/高斯-约当消去,解Ax=b线性方程组的方程 向量空间,基底,空间,正交性,正交性此外,进一步在LU分解,QR分解,SVD分解,Chelesky分解,Eigen分解等五大矩阵进行分解后,基于在ImageTitle+Eigen,核心计算其中尤其关注稀疏矩阵的领域专用架构、数据结构、并行与分布式报告摘要:稀疏LU分解是使用直接法求解非对称线性系统的关键主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)、特征分解、LU分解、QR分解、对称矩阵、正交化&标准正交化、矩阵运算、投射、特征值
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