继续讲解!在大二学习MATLAB的时候,可以将学过的数学知识用软件编程方式呈现。这既是一个知识巩固过程,也是一个软件熟悉过程!一举两得!来看看软件和线性代数及概率统计的结合过程。
rank函数会用吗?
干什么用的?
基本概念要牢记!
inv函数怎么用呢?
这些内容都可以在MATLAB中找到对应的函数!
现在回顾有利于知识的巩固!
这么重要啊?是的!还这么有前景?还不学好它啊!看看其中的矩阵分解吧!特征值分解仅适用于提取方阵特征,但在实际应用中,大部分数据对应的矩阵都不是方阵;矩阵可能是有很多0的稀疏矩阵,存储量大且浪费空间,这时就需要提取主要特征。奇异值分解是将任意较复杂的矩阵用更小、更简单的3个子矩阵的相乘表示,用这3个小矩阵来描述大矩阵重要的特性。
来个例题,纯数学知识,最后再来个MATLAB函数运算验证一下啊!
也许你一眼就能看出答案!但本例题的目的是未来让大家回顾求解的过程!也许很多学生已经忘记了。没关系,此刻跟着老师的步伐回忆一下,这就是知识的巩固过程!
SVD函数帮你来验证!
用起来试一下吧!
可以参考help中的例子!
有应用吗?
图像压缩就是依靠这个!
总结一下SVD分解的应用!
矩阵A的特征有n维,经过SVD分解之后,完全可以用前r个非零奇异值对应的奇异向量表示矩阵A的主要特征。这样就起到了降维的作用。
经过SVD分解之后,表示原来的矩阵A,只需要存U , Σ , V 三个较小的矩阵即可。而这三个小矩阵的规模加起来也远远小于原始矩阵A。这样就达到了压缩的作用。
这些分布如何和软件中的函数联系在一起呢?
提早准备!
希望大家都能考研成功!
再次快速回顾一下之前讲期望和方差的视频!
希望能多培养些研究生的苗子!应用前景!
未完,待续!
修订记录
20200628 完成初稿;
20230821 修订内容v2;
20231205 修订内容v3;
原文标题:MATLAB课程之第四章v3 程序设计(4)
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