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Ajuda Scilab >> Linear Algebra > Eigenvalue and Singular Value > svd

svd

decomposição em valores singulares

Seqüência de Chamamento

s=svd(X)
[U,S,V]=svd(X)
[U,S,V]=svd(X,0) (obsolete)
[U,S,V]=svd(X,"e")
[U,S,V,rk]=svd(X [,tol])

Parâmetros

X

matriz de reais ou complexos

s

vetor de reais (valores singulares)

S

matriz diagonal de reais (valores singulares)

U,V

matrizes quadradas ortogonais ou unitárias (vetores singulares)

tol

número real

Descrição

[U,S,V] = svd(X) produz uma matriz diagonal S , com dimensão igual a de X e com elementos da diagonal não-negativos em ordem decrescente, e matrizes unitárias U e V tais que X = U*S*V' .

[U,S,V] = svd(X,0) produz a decomposição com "economia de tamanho". Se X é m-por-n com m > n, então apenas as primeiras n colunas de U são computadas e S é n-por-n.

s= svd(X) por si mesmo retorna um vetor s contendo os valores singulares.

[U,S,V,rk]=svd(X,tol) fornece também rk, o posto numérico de X i.e. i.e. o número de valores singulares maiores que tol.

O valor default de tol é o mesmo que em rank.

Exemplos

X=rand(4,2)*rand(2,4)
svd(X)
sqrt(spec(X*X'))

Função Usada

Decomposições svd são baseadas nas rotinas Lapack DGESVD para matrizes de reais e ZGESVD no caso de matrizes de complexos.

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Last updated:
Tue Apr 02 17:37:04 CEST 2013