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张量环分解的采样最小二乘方平方算法(tr-als-sampled)在MATLAB中实现的代码。

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简介:
该仓库包含了用于本文实验的Matlab代码,该代码基于采样的张量环分解方法。奥斯曼·阿西夫·马利克(OsmanAsifMalik)和史蒂芬·贝克尔(StephenBecker)共同开发。该方法已发表在arXiv预印本2010.08581中,可供下载。为了更深入地理解这一方法,提供了脚本tr_als_sampled.m,它代表了张量环分解的建议TR-ALS-Sampled算法的Matlab实现。此外,脚本experiment1.m用于对合成数据集进行实验,而experiment4.m则用于分析真实数据集。 提供的文档详细阐述了我们在本文中进行比较的方法的实现:tr_als.m实现了标准TR-ALS算法,rtr_als.m则实现了rTR-ALS算法。TRdecomp_ranks.m是TRdecomp.m的一个修改版本,并可在网站上获取;同时,tr_svd_rand.m作为TR-SVD的随机变体被引入,并在本文中称为TR-SVD-Rand。请注意,我们的tr_als_sampled.m脚本依赖于库mtimesx, 详情请参考存储库内的help_funct。

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客服
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  • SVDMatlab-Tensor Ring Decomposition
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    本项目提供基于MATLAB实现的SVD算法及Tensor Ring Decomposition中采样最小二乘法的代码,适用于矩阵分解与张量网络研究。 SVDA算法的MATLAB代码基于采样的张量环分解方法在此仓库提供了用于本段落实验的代码。该方法由奥斯曼·阿西夫·马利克(Osman Asif Malik)和史蒂芬·贝克尔(Stephen Becker)提出,详情可查阅arXiv:2010.08581。 脚本tr_als_sampled.m实现了建议的TR-ALS-Sampled方法。实验1使用合成数据进行测试,而实验4则用于真实数据的测试。 以下文件提供了本段落中比较的方法实现: - tr_als.m:标准TR-ALS算法。 - rtr_als.m:rTR-ALS算法。 - TRdecomp_ranks.m:这是我们在文中称作TR-SVD的东西。它是从网站上获得的TRdecomp.m的一个修改版本。 - tr_svd_rand.m:这是TR-SVD的一种随机变体,在本段落中称为TR-SVD-Rand。 tr_als_sampled.m需要mtimesx库,该代码可在相应位置找到并安装使用。
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    本资源提供了一套用于实现最小二乘定位算法的MATLAB代码,旨在通过最小化误差平方和来优化位置估计。适合于研究与学习用途。 实现位置结算的MATLAB算法非常实用且可靠,值得大家尝试。
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    本文介绍了如何利用MATLAB软件工具实现基于最小二乘法的椭圆方程拟合过程,详细阐述了算法原理及编程实践。 用MATLAB实现的最小二乘法拟合椭圆方程已通过实验验证。有关该方法的具体基础知识和推导过程可以参考相关文献或博客文章。
  • MATLAB-MATLAB程序RAR
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    这段资源提供了一个用于实现偏最小二乘法(PLS)的MATLAB代码包。该RAR文件内含详细的MATLAB程序,适用于数据分析和建模中的多变量预测问题解决。 偏最小二乘法的MATLAB程序包括三部分内容:1. 建模原理;2. 计算方法推导;3. 交叉有效性评估及附录中的源代码。
  • MATLAB
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    本文将详细介绍如何在MATLAB环境中利用内置函数和自定义代码来实现最小二乘法,包括线性与非线性模型的求解方法。 这是上课后总结老师的经典内容,对于初学者来说是很好的资源。
  • MATLAB
    优质
    本篇文章详细介绍了如何在MATLAB环境中运用最小二乘法进行数据拟合和参数估计,并提供了具体的代码示例。 使用在MATLAB中学到的知识编写最小二乘法拟合程序,以解决物理实验中的曲线拟合及相关系数等问题。
  • Matlab
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    这段简介可以描述为:“Matlab中的最小二乘法代码”介绍了一种使用MATLAB编程语言实现数据拟合和回归分析的方法。通过该方法,用户能够解决超定系统方程,优化多项式曲线拟合等问题,广泛应用于科学计算与工程领域。 本 MATLAB 程序用于最小二乘法系统辨识。
  • VB6.0
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    本简介提供了一段在Visual Basic 6.0环境下实现最小二乘法的源代码示例。通过该代码,用户可以了解如何使用VB6.0进行线性回归分析,并将其应用于数据拟合和预测中。 最小二乘法通过给出两组对应值来求出一元三次方程的系数,并画出该方程的曲线。
  • 基于Matlab
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    本项目提供了一个使用MATLAB编写的程序,用于实现最小二乘法。该代码简洁高效,适用于多项式拟合等多种应用场景,是数据分析和科学计算中的实用工具。 最小二乘法是一种在数据拟合中广泛应用的数学方法,在工程、物理、统计及数据分析等领域有重要应用。它通过寻找使残差平方和最小化的线性模型参数来逼近观测数据点。本段落将探讨如何利用MATLAB的强大计算能力解决最小二乘问题,首先需要理解其基本原理:假设我们有一组观测数据点(x_i, y_i),目标是找到一条直线y = ax + b(或更复杂的函数形式)以最佳拟合这些数据。最小二乘法的目标是最小化所有观测点到这条线的垂直距离平方和,即残差平方和Σ((y_i - (ax_i + b))^2)。 通过求解目标函数对参数a、b偏导数并令其为零,可以得到一个关于这两个变量的方程组,进而求得最佳拟合参数。在MATLAB中,`lsqcurvefit`函数可用于实现这一过程;它是一个非线性最小二乘问题的通用求解器。 关键步骤包括:1. 数据预处理:读取观测数据,并将x和y值存储为向量或矩阵形式;2. 定义模型函数,例如线性、多项式等拟合类型;3. 设置初始参数估计;4. 使用`lsqcurvefit`函数进行计算,输入包括模型函数、观测数据及初始参数以获得最佳拟合参数;5. 计算残差评估拟合质量;6. 绘制结果对比原始数据点展示拟合效果。 `lsqcurvefit`通过迭代优化算法如梯度下降或牛顿法来最小化目标函数。除了处理线性问题,该工具还能应对非线性情形,只需用户定义相应模型即可。此外,MATLAB还提供了其他相关功能,例如`lsqnonlin`用于解决非线性最小二乘问题以及专门针对带约束条件的最小二乘问题的`lsqlin`。 如果涉及到L1正则化(即利用L1范数惩罚),这通常是为了实现稀疏解,在信号处理和机器学习中十分常见。附加文档可能包含对此方法更详细的解释、理论背景及代码使用说明,帮助理解并指导实际应用中的操作步骤。通过此MATLAB实例的学习与实践,可以掌握如何在不同情境下运用最小二乘法解决具体问题。