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1)  product-product singular value decomposition of matrix triplets
三矩阵的乘积型广义奇异值分解
2)  RSVD
三矩阵奇异值分解
3)  singular values decomposition of matrix
矩阵的奇异值分解
1.
Using singular values decomposition of matrix and generalized inverse of matrix,the stability of linear generalized system with time delay has been studied.
研究了广义线性时滞系统的稳定性,利用了矩阵的奇异值分解和广义逆,由此提出了系统时滞无关稳定的条件,并给出了闭环系统时滞无关镇定的条件。
2.
Using singular values decomposition of matrix and generalized inverse of matrix, the singular values standard form for linear gen-eralized system has been obtained.
研究了广义线性系统的极点配置问题,利用矩阵的奇异值分解和矩阵的广义逆得到了广义线性系统的奇异值标准形,使得广义线性系统的极点配置问题转变为正常系统的极点配置问题,从而给出广义线性统极点配置的一种新方法。
3.
The singular values standard form for linear generalized system has been obtained with singular values decomposition of matrix and generalized inverse of matrix,the generalized system is changed into normal system.
主要研究了广义线性系统—Ex(t)=AX(t)+Bu(t),x(t_0)=x_0,t≥t_0,y(t)=Cx(t)+Du(t)的极点配置问题,利用矩阵的奇异值分解和矩阵的广义逆,得到了广义线性系统的奇异值标准形,使得广义线性系统的极点配置问题转变为正常系统的极点配置问题,从而给出广义线性系统极点配置的一种新方法。
4)  singular value decomposition of matrix
矩阵奇异值分解
5)  generalized singular value decomposition
广义奇异值分解
1.
Then,by the generalized singular value decomposition,a general symmetric solution of the minimum residual problem is obtained.
首先,分别给出了与矩阵最小剩余问题及其最优近似问题等价的线性方程;其次,用广义奇异值分解得到了与最小剩余问题等价的线性方程的对称解,即最小剩余问题的对称解;最后,通过寻求与最优近似问题等价的线性方程的对称解,从而得到了矩阵的最优近似问题的最优近似解。
2.
The necessary and sufficient conditions for the solvability of such solutions are derived by using the generalized singular value decomposition.
利用广义奇异值分解,导出了矩阵方程(A*XA,B*XB)=(C,D)有Hermite部分是半正定的解、Hermite半正定的解的充分必要条件,同时给出了解的通式。
3.
By applying the singular value decomposition(SVD) and the generalized singular value decomposition(QSVD),the sufficient and necessary conditions and the normal solutions for the inverse problem of anti-centrosymmetric matrix with a sub-matrix constraint are given,and the optimal approximate solution is obtained.
利用矩阵奇异值分解以及矩阵对的广义奇异值分解,给出了子矩阵约束下反中心对称矩阵反问题有解的充要条件及其通解表达式,并得到了最佳逼近解。
6)  generalized singular-value decomposition
广义奇异值分解
1.
Acquires the least squares solutions of the matrix equation AXB=E,CXD=F by constructing the normal equation of the matrix equation and applying the generalized singular-value decomposition of coefficient matrices.
借助于矩阵方程AXB=E,CXD=F的正规方程及系数矩阵的广义奇异值分解,得到了此矩阵方程的最小二乘解。
2.
The necessary and sufficient conditions for the consistency of the equations with an anti-symmetric condition on solutions are derived using the full-rank decomposition,generalized inverse and generalized singular-value decomposition.
分别用满秩分解、广义逆和广义奇异值分解导出了具有反对称解的充分必要条
补充资料:非奇异矩阵


非奇异矩阵
non-angular matrix:

非奇异矩阵工叨一由卿面r口.翻玩;Heoco6e皿四M帅料a],非退化矩阵(non吐粤冠盼te“坦tr议) 其行列式不等于零的方阵(闪业祀n.让议).对于一个域上的方阵A,非奇异性等价于下述条件之一:l)A是可逆的;2)A的诸行(列)是线性无关的;3)A可以通过初等行(列)变换化为单位矩阵. 0 .A.价aHoBa撰
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