并行计算奇异值分解

并行计算奇异值分解--Jacobi旋转鉴于矩阵的奇异值分解SVD在工程领域的广泛应用（如数据压缩、噪声去除、数值分析等等，包括在NLP领域的潜在语义索引LSI核心操作也是SVD），今天就详细介绍一种S

并行计算奇异值分解--Jacobi旋转 鉴于矩阵的奇异值分解SVD在工程领域的广泛应用（如数据压缩、噪声去 除、数值分析等等，包括在NLP领域的潜在语义索引LSI核心操作也是SVD），今 天就详细介绍一种SVD的实现方法--Jacobi旋转法。跟其它SVD算法相比， Jacobi法精度高，虽然速度慢，但容易并行实现。 一些链接 并行JACOBI方法求解矩阵奇异值的研究。本文呈现的代码就是依据这篇论 文写出来的。 Jama包是用于基本线性代数运算的java包，提供矩阵的cholesky分解、 LUD分解、QR分解、奇异值分解，以及PCA中要用到的特征值分解，此外可以计算 矩阵的乘除法、矩阵的范数和条件数、解线性方程组等。 在线SVD运算器。 bluebit在线矩阵运算器，提供矩阵的各种运算。 C++ Matrix library提供矩阵的加减乘除、求行列式、LU分解、求逆、 求转置。本文的头两段程序就引用了这里面的matrix.h。 基于双边Jacobi旋转的奇异值分解算法 V是A的右奇异向量，也是 的特征向量; U是A的左奇异向量，也是