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随机LU分解:实现低秩近似的MATLAB工具-基于随机LU分解方法

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简介:
本作品介绍了一款基于随机LU分解算法以实现矩阵低秩近似计算的MATLAB工具。该工具能高效地处理大规模数据,提供准确且快速的数值解。 此代码计算矩阵的 LU 分解低秩近似。给定大小为 m x n 的输入矩阵 A 并具有所需的秩 k 时,该函数返回四个矩阵:L、U、P 和 Q,其中 L 和 U 是梯形矩阵,而 P 和 Q 则是正交置换矩阵(以向量形式表示)。这些结果满足条件 norm(A(P,Q) - L*U),即与 A 的第 k 个奇异值成比例的常数为界,并且在很大概率下成立。该代码和算法基于论文《随机 LU 分解》中的内容,作者包括 G. Shabat、Y. Shmueli、Y. Aizenbud 和 A. Averbuch;此研究发表于应用与计算谐波分析期刊上(DOI:10.1016/j.acha.2016.04.006,2016年)。此外,代码还包括 GPU 实现。

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  • LUMATLAB-LU
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    本作品介绍了一款基于随机LU分解算法以实现矩阵低秩近似计算的MATLAB工具。该工具能高效地处理大规模数据,提供准确且快速的数值解。 此代码计算矩阵的 LU 分解低秩近似。给定大小为 m x n 的输入矩阵 A 并具有所需的秩 k 时,该函数返回四个矩阵:L、U、P 和 Q,其中 L 和 U 是梯形矩阵,而 P 和 Q 则是正交置换矩阵(以向量形式表示)。这些结果满足条件 norm(A(P,Q) - L*U),即与 A 的第 k 个奇异值成比例的常数为界,并且在很大概率下成立。该代码和算法基于论文《随机 LU 分解》中的内容,作者包括 G. Shabat、Y. Shmueli、Y. Aizenbud 和 A. Averbuch;此研究发表于应用与计算谐波分析期刊上(DOI:10.1016/j.acha.2016.04.006,2016年)。此外,代码还包括 GPU 实现。
  • 化SVD_矩阵
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    简介:随机化SVD是一种高效算法,用于计算大型矩阵的低秩近似。该方法通过随机投影技术简化奇异值分解过程,适用于数据压缩、推荐系统等领域。 矩阵低秩近似可以用于简化大维矩阵的复杂计算。
  • MATLABLU
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    本文介绍了在MATLAB环境中如何实现矩阵的LU分解方法,并探讨了其在求解线性方程组中的应用。 LU分解是一种经典的线性方程求解方法,在MATLAB中的实现对C程序员也有参考价值。该程序展示了LU分解法的基本步骤,因此并未采用动态算法。对于用C语言实现的话,只需要编写一些可以直接在MATLAB中调用的函数即可,这些函数相对容易实现。这个程序仅是展示了LU分解法最基本的步聚,所以没有采用动态算法。
  • MATLABLU
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    本文介绍了在MATLAB中实现矩阵LU分解的方法和步骤,帮助读者理解和应用这一线性代数工具解决实际问题。 可以使用LU分解法对矩阵进行分解。对于给定的输入矩阵,可以通过LU分解将其精心拆解为下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积。
  • MATLABLU
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    本简介探讨了如何在MATLAB中实施LU分解技术,一种用于简化线性方程组求解的有效矩阵因式分解方法。文中详细介绍了步骤、代码示例及应用案例。 LU分解的基本MATLAB实现包括一个演示DEMO以及可以输入参数的代码。
  • LUMPI——行连续划
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    本文探讨了在分布式内存系统中使用MPI对LU分解进行高效实现的方法,重点介绍了一种基于行连续划分的技术,并分析其性能。 LU 分解采用行连续划分方式下的MPI实现涉及一个9*9的矩阵A。通过设置通信域中的进程数为3、6、9、18、25,发现当处理器数量与矩阵大小相同时,程序运行时间最长;而当处理器数量少于矩阵规模时,运行时间大致相同;超过矩阵规模后,随着处理数增加,运行时间逐渐减少。
  • MPI矩阵LU
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    本研究探讨了在高性能计算环境下,利用消息传递接口(MPI)技术高效实现大规模稀疏矩阵的LU分解方法,旨在提升并行计算效率与稳定性。 对于一个n阶的非奇异矩阵A,其LU分解是找到一个主对角元素全为1的下三角矩阵L与上三角矩阵U,使得A可以表示为A=LU的形式。
  • Doolittle-LU.m
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    本代码实现Doolittle分解法(LU分解),用于将给定矩阵A分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积,便于求解线性方程组。 程序可以执行以下操作:如果矩阵A能够进行LU分解且该分解是唯一的,则输出计算得到的L、U、Y、X;如果A能进行LU分解但不是唯一解,则输出一组可能的L和U;若A无法进行LU分解,将提示“无法分解”。
  • 用PythonLU程组
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    本简介介绍了一种使用Python编程语言实现的LU分解算法来高效地解决线性代数中方程组的方法。 用Python编写的简洁的LU分解法解方程组的方法如下: 1. 导入所需的库:`numpy` 2. 定义一个函数来执行LU分解。 3. 使用高斯消元法将矩阵A转换为上三角矩阵U,并同时记录下变换步骤形成L(单位下三角阵)。 4. 通过前向替换和后向替换求解线性方程组。 这种实现方式简洁明了,适合用于教学或快速解决问题。
  • 主元LU
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    本研究探讨了一种改进的LU分解算法,采用部分主元策略以增强数值稳定性。该方法通过选择适当的主元来减少舍入误差的影响,在求解线性方程组时表现出高效与可靠性。 使用MATLAB实现部分主元法的LU分解时,通过选取列中绝对值最大的行来进行行交换。这种方法可以提高数值稳定性,避免因小数除以很小的数而导致的结果不准确问题。在进行矩阵计算过程中,确保每次选择当前子矩阵中最合适的元素作为主元,能够有效减少舍入误差的影响。