什么是"矩阵A的最大奇异值"

普范数 A最大的奇异值，就是A‘A最大特征值的平方根 也叫2-范数 列范数 A的最大列之和 1-范数 行范数 A的最大行之和 无穷大范数 还有个Fro什么的范数 忘了 有个表达式的。

奇异值：对于一个实矩阵A（m×n阶），如果可以分解为A＝USV’，其中U和V为分别为m×n与n×m阶正交阵，S为n×n阶对角阵，且S＝diag（a1,a2,...,ar,0,..., 0）。且有a1>=a2>=a3>=...>=ar>=0.那么a1,a2,...,ar称为矩阵A的奇异值。U和V成为左右奇异阵列.A的奇异值为A’A的...

1、奇异值分解非常有用，对于矩阵A(m*n)，存在U(m*m)，V(n*n)，S(m*n)，满足A = U*S*V’。U和V中分别是A的奇异向量，而S是A的奇异值。AA'的正交单位特征向量组成U，特征值组成S'S，A'A的正交单位特征向量组成V，特征值（与AA'相同）组成SS'。因此，奇异值分解和特征值问题紧密联...

cond2(A)是矩阵A的条件数，表示矩阵A的最大奇异值与最小奇异值之比。奇异值是矩阵A的特征值的平方根，是矩阵A的重要性质之一。当cond2(A)的值越大，说明矩阵A的数值精度越低，计算误差越大，矩阵A的稳定性越差。反之，当cond2(A)的值越小，说明矩阵A的数值精度越高，计算误差越小，矩阵A的...

因为B与A'的区别只是列的顺序颠倒了，不会影响奇异值）所以只需证明A与A'具有相同奇异值即可。根据定理（那个定理我忘了，肯定有，好像是关于奇异值分解的），A=U*S*V，其中S就是奇异值的对角矩阵。则 A'=(U*S*V)'=V'*S'*U'，因S为对角矩阵，故S=S'，所以A与A'有相同的奇异值。

3.6Cayley-Hamilton定理与最小多项式 习题 第四章矩阵的因子分解 4.1初等矩阵 4.1.1初等矩阵 4.1.2初等下三角矩阵 4.1.3Householder矩阵 4.2满秩分解 4.3三角分解 4.4QR分解 4.5Schur定理与正规矩阵 4.6奇异值分解 习题 第五章Hermite矩阵与正定矩阵 5.1Hermite矩阵与Hermite二次型 5.1....

Pinv 矩阵伪逆 特征值和奇异值 Eig 求特征值和特征向量 Poly 求特征多项式 Hess Hes *** erg形式 Qz 广义特征值 Cdf2rdf 变复对角矩阵为实分块对角形式 Schur Schur分解 Balance 矩阵均衡处理以提高特征值精度 Svde 奇异值分解 矩阵函数 Expm 矩阵指数 Expm1 实现expm的M文件 Expm2 通过泰勒级数求矩阵指数 Ex...

^1/2 了 一范数和二范数有啥区别：1、不同的含义：1-范数是指向量（矩阵）中非零元素的个数，2-范数是指空间中两个向量矩阵之间的直线距离。2、不同方法：1-范数a 1=最大{∑ai1，∑ai2，…，（2）λiA}，2范数：αa＝a＝（max {λi（a^ h＊a）}）{{ 1/2 }的最大奇异值。

K / [S（S 2）（S 3）]中，反馈路径G2（S）=（S 2），经过简化G（S）= G1（S）= K / [S（S 3）]，他可能有极点 - 零点对冗余的，在根轨迹图像表现不出现，关于根轨迹的零极点，他们的位置和与放大倍数无关的开环，无拘无束，这是多解的图形情况。 希望能帮助你！