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...

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...

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。

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 Expm3 通过特征值...

3.5矩阵的Jordan标准形 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...

4.1.2 奇异值分解和矩阵结构4.1.3 线性二乘问题的解4.2 特征值分解和矩阵函数4.2.1 特征值分解问题4.2.2 矩阵的谱分解和矩阵函数4.3 多项式和卷积4.3.1 多项式4.3.2 卷积4.4 数据分析函数4.4.1 随机数发生器和统计分析指令4.4.2 差分和累计指令4.5 MATLAB泛涵指令4.5.1 求函数零点4.5.2 求函数极值点4.5.3 ...

^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。

这不一定啊！极零抵消例如，该前向信道G1（S）的传递函数= 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...

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 Hessberg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Expm3 通过特征值和特征向量求矩阵指数Logm ...