毕业论文矩阵的奇异值分解

了矩阵奇异值分解的理论与性质,着重研究了其解算病态方程的思想,特点和存在的问题,并用实例进行了计算,最后推荐在数据处理时可使用奇异值分解法. 关键词：.

基于奇异值分解的图像压缩方法研究作者简介：廖文彬，男1981年7月出生，2004年师从于王玉兰副教授，于 2007年7月毕业于成都理工大学应用数学专业。. 摘要

矩阵的奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)是线性代数中很重要的内容,并且奇异值分解过程也是线性代数中相似对角化分解(也被称为特征值分解,eig

第三部分：对矩阵分解的几种常用形式进行分析，即对满秩分解、奇异值分解、三角分解、和式分解、QR分解的定义以及定理做出说明. 第四部分：矩阵分解的应

矩阵奇异值分解及其在图像处理中的应用。. 对现有的基于奇异值分解和低秩逼近的非局部去噪方法进行改进，提出了基于高阶奇异值分解的自适应图像去噪方法. 摘

本文是为大家整理的奇异值分解主题相关的10篇毕业论文文献，包括5篇期刊论文和5篇学位论文，为奇异值分解选题相关人员撰写毕业论文提供参考。. 1. [期刊论文]

矩阵分解作为矩阵理论中非常重要的一部分是指将一个矩阵分解成一些特殊类型矩阵的乘积或和的形式.矩阵分解的内容丰富形式多样是解决某些线性代数问题的重要工

这两种分解都是在矩阵分析中对复杂矩阵进行 简化矩阵 的手段；. 奇异值全都大于0，因为是平方根，所以肯定大于0. 如果将矩阵看做是线性变换的话，特征值分解

奇异值分解(SVD) 特征值分解仅适用于提取方阵特征,但在实际应用中,大部分数据对应的矩阵都不是方阵;矩阵可能是有很多0的稀疏矩阵,存储量大且浪费空间,这时就需要提取主要特征;奇异

对矩阵进行矩阵分解的主要方法有三种:特征值分解(Eigen Decomposition ).奇异值分解( Singular Value Decomposition ,SVD)和梯度下降( GradientDescent)。 二