-
1 сингулярное разложение матрицы
Statistics: pseudo-inverse algorithmУниверсальный русско-английский словарь > сингулярное разложение матрицы
-
2 сингулярное разложение
Универсальный русско-немецкий словарь > сингулярное разложение
-
3 singular-value decomposition
abbr. SVDсингулярное разложение матрицы (представление матрицы в виде произведения унитарной, диагональной (с невозрастающими неотрицательными элементами по диагонали) и унитарной матриц); см. generalized singular-value decomposition; matrix decomposition; SV-decompositionАнгло-русский словарь промышленной и научной лексики > singular-value decomposition
-
4 SVD
singular-value decomposition technique — метод решения матричных уравнений на основе сингулярного разложения матрицы -
5 generalized singular-value decomposition
abbr. GSVDАнгло-русский словарь промышленной и научной лексики > generalized singular-value decomposition
-
6 SV-LU-decomposition
преобразование матрицы путём последовательного выполнения сингулярного и LU-разложений (при таком преобразовании первоначально используется сингулярное разложение, поскольку для заданного СКО оно требует минимального числа последовательных этапов, а затем LU-разложение, поскольку оно требует минимального объёма аппаратуры); см. matrix decompositionАнгло-русский словарь промышленной и научной лексики > SV-LU-decomposition
См. также в других словарях:
Сингулярное разложение — (англ. singular value decomposition, SVD) это разложение прямоугольной вещественной или комплексной матрицы, применяющееся во многих областях прикладной математики. Сингулярное разложение может быть использовано, например, для… … Википедия
Разложение матрицы — Разложение матрицы представление матрицы в виде произведения матриц, обладающих некоторыми определёнными свойствами, например, ортогональностью, симметричностью, диагональностью и потому облегчающих рассмотрение свойств линейного… … Википедия
Истинное ортогональное разложение — Метод Главных Компонент (англ. Principal components analysis, PCA) один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих… … Википедия
Спектральное разложение — В математике, спектральное разложение это представление квадратной матрицы в виде произведения трёх матриц, , где матрица, столбцы которой являются собственными векторами матрицы , диагональная матрица с соответствующими… … Википедия
Метод главных компонент — (англ. Principal component analysis, PCA) один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих областях,… … Википедия
Метод Главных Компонент — (англ. Principal components analysis, PCA) один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих областях, таких как… … Википедия
Преобразование Карунена-Лоэва — Метод Главных Компонент (англ. Principal components analysis, PCA) один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих… … Википедия
Преобразование Кархунена-Лоэва — Метод Главных Компонент (англ. Principal components analysis, PCA) один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих… … Википедия
Преобразование Карунена - Лоэва — Метод Главных Компонент (англ. Principal components analysis, PCA) один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих… … Википедия
Преобразование Кархунена - Лоэва — Метод Главных Компонент (англ. Principal components analysis, PCA) один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих… … Википедия
Преобразование Хотеллинга — Метод Главных Компонент (англ. Principal components analysis, PCA) один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих… … Википедия
