- SingularValueDecompositionDC
- SingularValueDecompositionQR
- SingularValueDecompositionQRPivot
- SingularValueDecompositionBisect
- SingularValueDecompositionJacobiHigh
- SingularValueDecompositionJacobiLow
- SingularValueDecompositionBidiagDC
- SingularValueDecompositionBidiagBisect
Разложение по сингулярным значениям
В разделе "Анализ сингулярного спектра" (Singular Spectrum Analysis, SSA) содержит функции для работы с временными рядами, позволяющие выделить основные компоненты данных, восстановить временные ряды, выполнить прогнозирование будущих значений и анализировать спектральные компоненты
Функция |
Действие |
|---|---|
Singular Value Decomposition, "divide and conquer" алгоритм. Данный алгоритм считается наиболее быстрым среди других алгоритмов SVD (lapack-функция GESDD). |
|
Singular Value Decomposition, QR алгоритм. Данный алгоритм считается классическим алгоритмом SVD (lapack-функция GESVD). |
|
Singular Value Decomposition, алгоритм QR with pivoting (lapack-функция GESVDQ). |
|
Singular Value Decomposition, алгоритм bisection (lapack-функция GESVDX). |
|
Singular Value Decomposition, алгоритм Jacobi high level (lapack-функция GEJSV). |
|
Singular Value Decomposition, алгоритм Jacobi low level (lapack-функция GESVJ). В некоторых случаях вычисляет малые сингулярные значения и их сингулярные векторы гораздо более точно, чем другие подпрограммы SVD. |
|
Singular Value Decomposition, алгоритм divide and conquer для бидиагональной матрицы (lapack-функция BDSDC). |
|
Singular Value Decomposition, алгоритм bisection для бидиагональных матриц (lapack-функция BDSVDX). |