【文件属性】：
文件名称：svd算法matlab代码-TNrSVD:张量网络随机SVD
文件大小：120KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-27 18:05:38
系统开源
svd算法matlab代码用于Matlab:copyright:/
Octave:copyright:的Tensor网络随机SVD
使用随机矩阵算法计算MPO（张量训练矩阵）格式的给定矩阵的SVD低秩近似。
还包括用于将稀疏矩阵快速转换为MPO形式的算法。
职能
演示
简短说明如何通过佛罗里达大学稀疏矩阵集合的Erdos972矩阵使用代码。
[UTN，S，VTN]
=
TNrSVD（ATN，k，q，tol）
使用随机SVD算法计算MPO形式的ATN中给定矩阵A的k
/
2秩近似。
正交矩阵U和V都直接以MPO形式计算，
q表示子空间迭代中的指数（
A
^
T
**
A
*）^
q，并且tol是用于基于SVD的MPO舍入的相对公差。
[UTN，S，VTN，err]
=
qTNrSVD（ATN，k，roundtol，relerrortol）
使用q自适应随机SVD算法计算MPO形式的ATN中给定矩阵A的k
/
2秩近似。
正交矩阵U和V都直接以MPO形式计算，
roundtol是用于基于SVD的MPO舍入的相对容差，而relerrortol是所计算的奇异值的期望近似相对误差。
TN
=矩阵2mpo（A，n）
将给定的（稀疏）矩阵
【文件预览】：
TNrSVD-master
----matrix2mpo.m(2KB)
----Erdos972.mat(91KB)
----lin2ten.m(993B)
----depar.m(1KB)
----deparallel.m(2KB)
----cmodeprod.m(1KB)
----demo.m(940B)
----maxRank.m(1KB)
----AwithO.m(878B)
----qrTN.m(3KB)
----contract.m(988B)
----randnTN.m(898B)
----qTNrSVD.m(2KB)
----AtwithQ.m(1KB)
----TNrSVD.m(2KB)
----parroundTN.m(693B)
----README.md(2KB)
----COPYING.LESSER(7KB)
----contractab.m(1KB)
----COPYING(34KB)
----QtwithA.m(1KB)
----roundTN.m(2KB)
----AwithQ.m(1KB)
----svdTN.m(3KB)