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  • 奇異值分解可能會(huì)出現(xiàn)多個(gè)矩陣有相同的分解嗎?

    奇異值分解可能會(huì)出現(xiàn)多個(gè)矩陣有相同的分解嗎?
    本來(lái)我覺(jué)得這是根本不可能的,但是現(xiàn)在出現(xiàn)了這么一個(gè)情況:
    這是我用Matlab算奇異值的時(shí)候遇到的一個(gè)問(wèn)題:
    現(xiàn)在寫(xiě)了一個(gè)算奇異值和奇異向量的算法.目前需要驗(yàn)算這個(gè)算法,但是驗(yàn)算的時(shí)候出了一些問(wèn)題.
    (問(wèn)題:給出一個(gè)200 * 100的長(zhǎng)方陣,我讓它的奇異值盡量均勻分布,以便于檢驗(yàn),然后進(jìn)行奇異值計(jì)算.)
    (記號(hào):原長(zhǎng)方陣是A,我的奇異值算法給出了A = V * Sigma * U(T)【(T)是轉(zhuǎn)置】,VU分別是左奇異向量和右奇異向量,Sigma是對(duì)角陣,是奇異值)
    1、我檢驗(yàn)了我算出來(lái)的奇異值和matlab庫(kù)函數(shù)算出來(lái)的奇異值,近似度相當(dāng)好.
    2、我檢驗(yàn)了A(T)*A和U * Sigma^2 * U(T),兩個(gè)結(jié)果基本相近,所以相當(dāng)于證明了右奇異向量算出來(lái)是很接近的.
    3、同樣地,檢驗(yàn)了A*A(T)和V * Sigma^2 * V(T),兩個(gè)結(jié)果基本相近,證明了左奇異向量算出來(lái)也是很接近的.
    但是!A和V * Sigma * U(T)結(jié)果差別很明顯啊!這是什么情況啊?
    萬(wàn)分感謝啊!
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    我剛才重查了一遍計(jì)算結(jié)果。剛才也仔細(xì)想了一下各種可能。發(fā)現(xiàn)確實(shí)是你說(shuō)的這種情況:
    因?yàn)槲蚁薅ㄕ麄€(gè)計(jì)算在實(shí)數(shù)域進(jìn)行,所以你表達(dá)式里邊的z = 1或者z = -1。問(wèn)題就來(lái)了。我的U和V確實(shí)是分開(kāi)算的,所以U和V同一個(gè)奇異值σ對(duì)應(yīng)的z符號(hào)可能不一樣!所以整個(gè)加和一做完就徹底亂了……(傷心啊……)
    請(qǐng)問(wèn)我應(yīng)該怎么保證他們符號(hào)一樣啊?
    (我用dqds算法算的奇異值,沒(méi)辦法產(chǎn)生奇異向量。所以對(duì)A(T)A和AA(T)分別用了逆冪法算了他們的特征向量,從而得到奇異向量。)我應(yīng)該怎么辦啊?
    (我現(xiàn)在的目標(biāo)需要保證A = V * Sigma * U(T)這個(gè)式子至少是對(duì)的,從而至少給出一組V、U、Sigma。)
    數(shù)學(xué)人氣:185 ℃時(shí)間:2020-04-06 01:04:37
    優(yōu)質(zhì)解答
    標(biāo)題里的問(wèn)題是不可能出現(xiàn)的,不過(guò)你描述的問(wèn)題是有可能的,說(shuō)明你算錯(cuò)了
    首先要注意,盡管不同的矩陣不可能有相同的SVD,但對(duì)于同一個(gè)矩陣來(lái)講,SVD不是唯一的
    比較簡(jiǎn)單的情況,A=∑σ_i v_i u_i^T,可以看出即使沒(méi)有重奇異值v_i和u_i也可能不唯一,比如(v_i*z)(u_i^T/z)也滿足條件,其中z是單位復(fù)數(shù)
    有重奇異值的時(shí)候U和V松動(dòng)的余地更大
    所以我估計(jì)你的算法里U和V是分開(kāi)算的,并沒(méi)有互相故及對(duì)方???????????????鷳???????????лл??????????????????????????dqds??????, ?????????????????????????, ??????????????????????????????k??????????????, A_k = ??_1 v_1 u_1^T + ... + ??_k v_k u_k^T ??A???????k???(??Frobenius????), ??????????????, ???????????||A-A_k||??С
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