在python中设置svd算法的维度

Question

svd formular：import React, { Component } from 'react'; import Loadable from 'react-loadable'; const LoadableComponent = Loadable({ loader: () => import(/* webpackChunkName: "clientLogin" */'./index'), loading: <div>Loading...</div>, }) export default class LoadableClientLogin extends Component { render() { return <LoadableComponent />; } } 我使用numpy.linalg.svd来运行svd算法。 我想设置矩阵的维度。

例如：A ≈ UΣV*尺寸，运行numpy.linalg.svd，A=3*5尺寸，U=3*3尺寸，Σ=3*1尺寸。

我需要设置特定维度，例如V*=5*5维度，U=3*64维度。但似乎没有可选的维度参数可以在numpy.linalg.svd中设置。

Answer 1

如果A是3 x 5矩阵，那么它的排名最多为3.因此A的SVD最多包含3个奇异值。请注意，在上面的示例中，奇异值存储为向量而不是对角矩阵。通常这意味着您可以在底部用零填充矩阵。由于完整的S矩阵在对角线上包含3个值，然后是其余的0（在您的情况下，它将是64x64，具有3个非零值），V的底行和U的右行根本不会相互作用，并且可以被设置为你想要的任何东西。

请记住，这不再是A的SVD，而是矩阵的浓缩SVD增加了很多0。