廣義奇異值分解和稀疏矩陣

我想計算廣義奇異值分解（GSVD）爲稀疏矩陣 A和B.因此，我尋找一個實現，它能夠使用一種特殊的數據稀疏矩陣的結構。廣義奇異值分解和稀疏矩陣

我發現的唯一實現（here）是在Fortran 77中編寫的LAPACK包的一部分。它工作得很好，但不幸的是它無法處理稀疏矩陣。

爲什麼不把它發佈在http://scicomp.stackexchange.com？ – milancurcic

「[SVDPACK]（http://netlib.org/svdpack/）包含四個數值（迭代）方法，用於使用雙精度ANSI Fortran-77計算大型稀疏矩陣的奇異值分解（SVD）。」也許它有幫助。我對這個軟件包沒有經驗。 – Ali

謝謝，但我正在尋找廣義奇異值分解。 –

MATLAB的gsvd接受sparse matrices。我相信Octave（免費提供）也支持gsvd。

2013-08-26 20:44:53 Jacob

只接受稀疏矩陣意味着將它們轉換爲完全存儲並計算所有奇異值。這裏的問題是使用'svds'的相同語義進行廣義SV分解，它只返回一些奇異值，而不是全部。 –

我在Scicomp上問了同樣的問題，並得到了很好的答案。該帖子可以找到here。

2013-11-18 08:52:27

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