The Singular Value Decomposition: Computation and Applications to Robotics
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Computation of the Singular Value Decomposition
then σ is a singular value of A and u and v are corresponding left and right singular vectors, respectively. (For generality it is assumed that the matrices here are complex, although given these results, the analogs for real matrices are obvious.) If, for a given positive singular value, there are exactly t linearly independent corresponding right singular vectors and t linearly independent co...
متن کاملThe Singular Value Decomposition, Applications and Beyond
The singular value decomposition (SVD) is not only a classical theory in matrix computation and analysis, but also is a powerful tool in machine learning and modern data analysis. In this tutorial we first study the basic notion of SVD and then show the central role of SVD in matrices. Using majorization theory, we consider variational principles of singular values and eigenvalues. Built on SVD...
متن کاملپیشنهاد روش جدیدی برای محاسبه polynomial singular value decomposition ) psvd )
در این پایان نامه به معرفی روشهای مختلف محاسبه psvd می پردازیم. بخشی از این روشها به بررسی روشهای مختلف محاسبه psvd در مقالات مطالعه شده می پردازد که می توان به محاسبهpsvd با استفاده از الگوریتمهای pqrd و pevd و sbr2 و محاسبه psvd براساس تکنیک kogbetliantz و روش پارامتریک برای محاسبه psvd اشاره نمود. بخش بعدی نیز به بررسی روشهای مستقیم پیشنهادی محاسبه psvd برای ماتریسهای 2×2و2× n و n×2 و 3× n و...
15 صفحه اولE cient Computation of the Singular Value Decomposition with Applications to Least Squares Problems
We present a new algorithm for computing the singular value decomposition (SVD) of a matrix. The algorithm is based on using divide-and-conquer to compute the SVD of a bidiagonal matrix. Compared to the previous algorithm (based on QR-iteration) the new algorithm is at least 9 times faster on bidiagonal matrices of dimension n = 400, when running on a DEC Alpha with optimized BLAS. The speedup ...
متن کاملApplications of singular-value decomposition (SVD)
Let A be an m × n matrix with m ≥ n. Then one form of the singular-value decomposition of A is A = UΣV, where U and V are orthogonal and Σ is square diagonal. That is, UUT = Irank(A), V V T = Irank(A), U is rank(A)×m, V is rank(A)× n and Σ = σ1 0 · · · 0 0 0 σ2 · · · 0 0 .. .. . . . .. .. 0 0 · · · σrank(A)−1 0 0 0 · · · 0 σrank(A) is a rank(A)× rank(A) diagonal matrix. In add...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: The International Journal of Robotics Research
سال: 1989
ISSN: 0278-3649,1741-3176
DOI: 10.1177/027836498900800605