文件名称：RRSVD_Package:降阶随机奇异值分解
文件大小：64.68MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-18 20:08:04
C++
#Reduced-Rank Randomized SVD 包 (RRSVD-Package) 此存储库包含论文“Fast Time-Evolving Block-Decimation algorithm through Reduced-Rank Radomized Singular Value Decomposition”中描述的方法的实现 介绍 mxn 矩阵A的奇异值分解的计算复杂度为O (mn^2)。 因此，对于大型矩阵，SVD 可能需要大量时间。 在许多情况下，不需要完整的 SVD：实际上只需要最大的奇异值（以及相应的左奇异向量和右奇异向量）。 通过使用截断的 SVD方法，可以避免A的完整SVD，只计算前k 个奇异值和相应的奇异向量； 这些方法是数据分类算法、信号处理和其他研究领域的标准工具。 Implicitly Restarted Arnoldi Method 和 Lanczos
【文件预览】：
RRSVD_Package-master
----LICENSE(6KB)
----README.md(4KB)
----RRSVD_MKL_Release_20150317()
--------FortranWrapper()
--------Makefile(1KB)
--------RRSVD()
--------Examples()
--------Data()
--------README(1KB)
----RRSVD_BL_Release_20150317()
--------FortranWrapper()
--------RRSVD()
--------Incs()
--------Libs()
--------Examples()
--------Data()
--------README(1020B)
----RRSVD_CUDA_Release_20150317()
--------RRSVD()
--------Incs()
--------Examples()
--------Data()
--------tama_script_exec.sh(717B)
--------log_program_run.out(4KB)
--------README(1KB)