％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法， ％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵， ％ 而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。 ％ 使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。用svd分解法解线性方程组，在Quke2中就用这个来计算图形信息，性能相当的好。在计算线性方程组时，一些不能分解的矩阵或者严重病态矩阵的线性方程都能很好的得到解
标签： decomposition SVD sigular value
上传时间： 2013-12-14
上传用户：大融融rr
用语言编写的解线性方程组的直接方法（包含Gauss顺序消去法、Gauss列主元素消去法、Doolittle三角分解法）
上传时间： 2015-08-12
上传用户：洛木卓
用Gauss消去法和Doolittle三角分解法求解解线性方程组的程序源代码．
上传时间： 2014-12-04
上传用户：jing911003
线性方程组数值解法 包括高斯赛德尔迭代法 矩阵直接三角分解法 列主元高斯消去法 雅可比迭代法
上传时间： 2013-12-23
上传用户：lvzhr
线性代数方程组的解法.全主元高斯约当消去法,LU分解法,追赶法
上传时间： 2013-12-20
上传用户：csgcd001
用SVD奇异值分解法和阻尼最小二乘算法解决地球物理反问题，程序比较简单易懂
上传时间： 2016-05-16
上传用户：lwwhust
非线性方程组不能用消去和分解法进行求解，jacabi迭代和高斯迭代是最常用的两种迭代方法
上传时间： 2014-01-25
上传用户：edisonfather
全主元高斯约当消去法 2.LU分解法 3.追赶法 4.五对角线性方程组解法 5.线性方程组解的迭代改善 6.范德蒙方程组解法 7.托伯利兹方程组解法 8.奇异值分解 9.线性方程组的共轭梯度法 10.对称方程组的乔列斯基分解法 11.矩阵的QR分解 12.松弛迭代法
上传时间： 2014-11-22
上传用户：wff
解线性方程组的一种行主元分解法
上传时间： 2014-01-02
上传用户：gtzj
数值分析算法矩阵的LU分解法
上传时间： 2013-12-24
上传用户：思琦琦
