1樓：
1. 這兩個問題好像風馬牛不相及。。
2. 不可能有人自己用matlab寫svd，c**倒還可能有。至於彙編，做夢都別想。
求實現矩陣奇異值分解的matlab** 150
2樓：匿名使用者
想請教一下題主，為什麼不用自帶的函式，而要自己編？
像這種線性代數的基專礎函式，真正自己編起來是屬有不小難度的，而且即使編出來，質量比起系統自帶的成熟函式，也會差很遠，可以說是完全無價值的重複勞動。
如果是學習某門課程的作業，看有沒有程式語言的要求，要是沒指定必需用matlab的話，可以考慮找c語言的，那個相對還好找一些，而m語言編的好像沒見過。
matlab軟體怎樣進行矩陣奇異值分解
3樓：匿名使用者
矩陣奇異值分解在bai矩陣分du析中佔有極其重要zhi的地位，而這種方法對於學習矩陣dao論的學生來說比回較難答以計算，並且難以理解，以下為使用matlab軟體進行矩陣奇異值分解的方法：http://jingyan.
使用的版本為matlab 2016a中文破解版
奇異值分解
matlab中用奇異值分解的作用？
4樓：匿名使用者
這個問題應該是，奇異值分解的作用。這個可以用在資料壓縮，多元函式求解上。
matlab中svd奇異值分解是什麼作用
5樓：kyoya斯
答案1：： 奇異值分解 (sigular value decomposition,svd) 是另一
種正交矩陣分解法；svd是最可靠的分解法，但是它比qr 分解法要花
上近十倍的計算時間。[u,s,v]=svd(a)，其中u和v代表二個相互正交
矩陣，而s代表一對角矩陣。 和qr分解法相同者， 原矩陣a不必為正方矩陣。
使用svd分解法的用途是解最小平方誤差法和資料壓縮
答案2：： 奇異值分解是線性代數中一種重要的矩陣分解，在訊號處
啊？答案3：： [u,s,v]=svd(a)奇異值分解，就是要把矩陣a分解成
u*s*v' (v'代表v轉置).其中u s是正交矩陣（複數域對應為酉矩陣）
奇異值分解可以用來求矩陣的逆，資料壓縮等等，不過具體的用法不
是幾句話就能說清楚的。總之，奇異值分解特別重要。
:::::::::::::::::::請參考以下相關問題::::::::::::::::::::
求matlab中的矩陣的奇異值分解（svd）程式
:::::::::::::::::::請參考以下相關問題::::::::::::::::::::
最近在翻譯matlab**為vc**，遇到svd奇異值分解卡住了。
:::::::::::::::::::請參考以下相關問題::::::::::::::::::::
:::::::::::::::::::請參考以下相關問題:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::請參考以下相關問題::::::::::::::::::::
基於奇異值分解（svd）的方法壓縮影象matlab實現 50
6樓：匿名使用者
對影象壓縮不是很瞭解。奇異值分解在matlab中一般用svd（x）語句
7樓：匿名使用者
相信這個是你想要的答案：
matlab 複數矩陣矩陣奇異值分解
8樓：我行我素
不論實矩陣或是虛矩陣，奇異值分解的結果都是非負的、實數的奇異值，如：
a=magic(5);b=svd(a)
c=rand(5);d=a+1i*c;e=svd(d)結果是：
b =65.0000
22.5471
21.6874
13.4036
11.9008
e =65.0554
22.5819
21.6764
13.4087
11.8961
9樓：匿名使用者
svd同樣可以用於複數矩陣；另外svd(a)，需要a是一個矩陣
奇異值分解（SVD）的原理及應用
奇異值分解svd 矩陣的奇異值分解 svd 是指，將一個非零的 實矩陣 表示為三個實矩陣相乘的形式 其中，是 階正交矩陣，是 階正交矩陣，是由降序排列的非負的對角線元素組成的 矩形對角矩陣，滿足。成稱為矩陣 的奇異值，的列向量稱為左奇異向量，的列向量稱為右奇異向量。ps 奇異值分解不要求矩陣 是方陣...
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