SVD - 특이값 분해

이 절차는 행렬의 특이값 분해 A = U * SIGMA * transpose(V)를 계산합니다.

사용량

SVD 저장 프로시저의 구문은 다음과 같습니다:

SVD matrixA,matrixU,matrixS,matrixVT )

매개변수

matrixA: 입력 행렬 A의 이름입니다.; 유형: NVARCHAR(ANY)
matrixU: 출력 행렬 U의 이름입니다.; 유형: NVARCHAR(ANY)
matrixS: 1열 출력 행렬 S의 이름입니다.; 유형: NVARCHAR(ANY)
matrixVT: 출력 행렬 전치(V)의 이름입니다.; 유형: NVARCHAR(ANY)

반환

항상 진실합니다.

세부사항

"call nzm..vec_to_diag('S','SIGMA');"를 사용하여 1열 행렬 S에서 대각선 행렬 SIGMA를 생성합니다.

예

call nzm..shape('1,2,3,4,5,6,7,8,9,0',3,3,'A'); 
call nzm..svd('A', 'U', 'S', 'VT');
call nzm..vec_to_diag('S','SIGMA'); 
call nzm..gemm('U', 'SIGMA', 'USIGMA'); 
call nzm..gemm('USIGMA', 'VT', 'A1'); 
call nzm..subtract('A', 'A1', 'A0'); 
call nzm..print('A0');
call nzm..delete_matrix('A');
call nzm..delete_matrix('U');
call nzm..delete_matrix('S');
call nzm..delete_matrix('VT');
call nzm..delete_matrix('SIGMA');
call nzm..delete_matrix('USIGMA');
call nzm..delete_matrix('A0');
call nzm..delete_matrix('A1');

 SHAPE
-------
 t
(1 row)

 SVD
-----
 t
(1 row)

 VEC_TO_DIAG
-------------
 t
(1 row)

 GEMM
------
 t
(1 row)

 GEMM
------
 t
(1 row)

 SUBTRACT
----------
 t
(1 row)

                                                    PRINT
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 -- matrix: A0 --
 -1.7763568394003e-15, -6.2172489379009e-15, -3.1086244689504e-15
 -1.7763568394003e-15, -1.7763568394003e-15, -4.4408920985006e-15
 -2.6645352591004e-15, -7.105427357601e-15, -7.105427357601e-15
(1 row)

 DELETE_MATRIX
---------------
 t
(1 row)

 DELETE_MATRIX
---------------
 t
(1 row)

 DELETE_MATRIX
---------------
 t
(1 row)

 DELETE_MATRIX
---------------
 t
(1 row)

 DELETE_MATRIX
---------------
 t
(1 row)

 DELETE_MATRIX
---------------
 t
(1 row)

 DELETE_MATRIX
---------------
 t
(1 row)

 DELETE_MATRIX
---------------
 t
(1 row)