接上一篇。。。

下面我们将 SVD 相关的功能封装成一个类,以方便我们提取 S 和 V 的值。

另外,当我们一个 A 有多组 x 需要求解时,也只需要计算一次 SVD 分解,用下面的类能减少很多计算量。

头文件如下:

    #ifndef GSLSINGULARVALUEDECOMPOSITION_H
    #define GSLSINGULARVALUEDECOMPOSITION_H

    #include <gsl/gsl_matrix.h>
    #include <gsl/gsl_vector.h>
    #include <gsl/gsl_blas.h>
    #include <gsl/gsl_linalg.h>
    #include <gsl/gsl_errno.h>

    void linearSolve_SVD(const gsl_matrix * A, const gsl_vector * b, gsl_vector * x);

    class GslSVD
    {
    public:
        GslSVD();
        ~GslSVD();
        int SV_decomp(const gsl_matrix * A);
        int SV_decomp_mod(const gsl_matrix * A);
        int SV_decomp_jacobi (gsl_matrix * A);
        int SV_solve(const gsl_vector *b, gsl_vector *x);

        gsl_vector * getVectorS();
        gsl_matrix * getMatrixU();
        gsl_matrix * getMatrixV();

        int trimVectorS(double abseps);
    private:
        gsl_vector * S;
        gsl_matrix * U;
        gsl_matrix * V;

        void alloc_suv(int rows, int cols);
    };

    #endif // GSLSINGULARVALUEDECOMPOSITION_H

程序文件如下:

#include "gsl_SVD.h"

void linearSolve_SVD(const gsl_matrix * A, const gsl_vector * b, gsl_vector * x)
{
    int rows = A->size1;
    int cols = A->size2;
    gsl_vector * work = gsl_vector_alloc (cols);
    gsl_vector * S = gsl_vector_alloc (cols);
    gsl_matrix * U = gsl_matrix_alloc(rows, cols);;
    gsl_matrix * V = gsl_matrix_alloc(cols, cols);

    gsl_matrix_memcpy (U, A); // 为了不破坏 A 中原始的数据,这里全都拷贝到 U 中

    gsl_linalg_SV_decomp( U, V, S, work );
    gsl_linalg_SV_solve ( U, V, S, b, x );

    gsl_vector_free(work);
    gsl_vector_free(S);
    gsl_matrix_free(V);
    gsl_matrix_free(U);
}
int GslSVD::trimVectorS(double abseps)
{
    int count = 0;
    for(int i = 0; i < S->size; i++)
    {
        if(fabs(gsl_vector_get(S, i)) < abseps)
        {
            count ++;
            gsl_vector_set(S, i, 0);
        }
    }
    return count;
}

gsl_vector * GslSVD::getVectorS()
{
    if(S == NULL) return NULL;
    gsl_vector * s = gsl_vector_alloc(S->size);
    gsl_vector_memcpy(s, S);
    return s;
}

gsl_matrix * GslSVD::getMatrixU()
{
    if(U == NULL) return NULL;
    gsl_matrix * u = gsl_matrix_alloc(U->size1, U->size2);
    gsl_matrix_memcpy(u, U);
    return u;
}

gsl_matrix * GslSVD::getMatrixV()
{
    if(V == NULL) return NULL;
    gsl_matrix * v = gsl_matrix_alloc(V->size1, V->size2);
    gsl_matrix_memcpy(v, V);
    return v;
}

GslSVD::GslSVD()
{
    S = NULL;
    U = NULL;
    V = NULL;
}

void GslSVD::alloc_suv(int rows, int cols)
{
    if( S != NULL )
    {
        gsl_vector_free(S);
        gsl_matrix_free(U);
        gsl_matrix_free(V);
    }
    S = gsl_vector_alloc (cols);
    U = gsl_matrix_alloc(rows, cols);
    V = gsl_matrix_alloc(cols, cols);
}

int GslSVD::SV_decomp(const gsl_matrix * A)
{
    int rows = A->size1;
    int cols = A->size2;

    gsl_vector * work = gsl_vector_alloc (cols);

    alloc_suv(rows, cols);
    gsl_matrix_memcpy (U, A); // 为了不破坏 A 中原始的数据,这里全都拷贝到 U 中
    int ret = gsl_linalg_SV_decomp( U, V, S, work );

    gsl_vector_free(work);

    return ret;
}

int GslSVD::SV_decomp_mod(const gsl_matrix * A)
{
    int rows = A->size1;
    int cols = A->size2;

    gsl_vector * work = gsl_vector_alloc (cols);
    gsl_matrix *X = gsl_matrix_alloc(cols, cols);

    alloc_suv(rows, cols);
    gsl_matrix_memcpy (U, A); // 为了不破坏 A 中原始的数据,这里全都拷贝到 U 中
    int ret = gsl_linalg_SV_decomp_mod( U, X, V, S, work );

    gsl_matrix_free(X);
    gsl_vector_free(work);

    return ret;
}

int GslSVD::SV_decomp_jacobi (gsl_matrix * A)
{
    int rows = A->size1;
    int cols = A->size2;
    alloc_suv(rows, cols);
    gsl_matrix_memcpy (U, A); // 为了不破坏 A 中原始的数据,这里全都拷贝到 U 中
    int ret = gsl_linalg_SV_decomp_jacobi( U, V, S );
    return ret;
}

int GslSVD::SV_solve(const gsl_vector *b, gsl_vector *x)
{
    if(U != NULL)
    {
        return gsl_linalg_SV_solve (U, V, S, b, x);
    }
    return -1;
}

GslSVD::~GslSVD()
{
    if(S != NULL)
    {
        gsl_vector_free(S);
        gsl_matrix_free(V);
        gsl_matrix_free(U);
    }
}

下面是个简单的测试代码:

void test5()
{
    double a_data[] = {1, 2,
                       2, 4};
    gsl_matrix_view A = gsl_matrix_view_array (a_data, 2, 2);
    GslSVD svd;
    svd.SV_decomp(&A.matrix);

    puts("S = ");
    gsl_vector_fprintf (stdout, svd.getVectorS(), "%f");

    puts("\nV = ");
    gsl_matrix_fprintf (stdout, svd.getMatrixV(), "%f");

    double b_data[] = {3, 6};
    gsl_vector_view b = gsl_vector_view_array (b_data, 2);
    gsl_vector * x = gsl_vector_alloc (2);
    svd.SV_solve(&b.vector, x);

    puts("\nx = ");
    gsl_vector_fprintf (stdout, x, "%f");
}

用 GSL 求解超定方程组及矩阵的奇异值分解(SVD) 2的更多相关文章

  1. 用 GSL 求解超定方程组及矩阵的奇异值分解(SVD)

    用 GSL 求解超定方程组及矩阵的奇异值分解(SVD) 最近在学习高动态图像(HDR)合成的算法,其中需要求解一个超定方程组,因此花了点时间研究了一下如何用 GSL 来解决这个问题. GSL 里是有最 ...

  2. Python最小二乘法解非线性超定方程组

    求解非线性超定方程组,网上搜到的大多是线性方程组的最小二乘解法,对于非线性方程组无济于事. 这里分享一种方法:SciPy库的scipy.optimize.leastsq函数. import numpy ...

  3. 小游戏 Lights Out (关灯) 的求解 —— 异或方程组

    Author : Evensgn  Blog Link : http://www.cnblogs.com/JoeFan/ Article Link : http://www.cnblogs.com/J ...

  4. 高斯消元法求解异或方程组: cojs.tk 539.//BZOJ 1770 牛棚的灯

    高斯消元求解异或方程组: 比较不错的一篇文章:http://blog.sina.com.cn/s/blog_51cea4040100g7hl.html cojs.tk  539. 牛棚的灯 ★★☆   ...

  5. 【poj1830-开关问题】高斯消元求解异或方程组

    第一道高斯消元题目~ 题目:有N个相同的开关,每个开关都与某些开关有着联系,每当你打开或者关闭某个开关的时候,其他的与此开关相关联的开关也会相应地发生变化,即这些相联系的开关的状态如果原来为开就变为关 ...

  6. 机器学习降维方法概括, LASSO参数缩减、主成分分析PCA、小波分析、线性判别LDA、拉普拉斯映射、深度学习SparseAutoEncoder、矩阵奇异值分解SVD、LLE局部线性嵌入、Isomap等距映射

    机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近 ...

  7. 矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

    机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用(好文) [简化数据]奇异值分解(SVD) <数学之美> 第15章 矩阵运算和文本处理中的两个分类问题

  8. 矩阵的奇异值分解(SVD)(理论)

    矩阵的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是数值计算中的精彩之处,在其它数学领域和机器学习领域得到了广泛的应用,如矩阵的广义逆,主分成分析(PCA),自然语言 ...

  9. 奇异值分解(SVD)和最小二乘解在解齐次线性超定方程中的应用

    奇异值分解,是在A不为方阵时的对特征值分解的一种拓展.奇异值和特征值的重要意义相似,都是为了提取出矩阵的主要特征. 对于齐次线性方程 A*X =0;当A的秩大于列数时,就需要求解最小二乘解,在||X| ...

随机推荐

  1. Oracle EBS 请求参数关联

  2. 探究MySQL MGR的读写分离

    1:现有环境 机器 MySQL 环境 172.16.128.240 MGR NODE1 MGR 172.16.128.241 MGR NODE2 MGR 172.16.128.242 MGR NODE ...

  3. 用UITextView加载rtfd文件

    用UITextView加载rtfd文件 效果 说明 使用此方法可以实现十分简易的富文本显示效果,包括图文混排等等效果. 源码 // // ViewController.m // Rtfd // // ...

  4. 设置邮箱发送服务|邮箱开始SMTP服务和腾讯云解封25端口的经验总结

    原文链接: http://www.lookdaima.com/WebForms/WebPages/Blanks/Pm/Docs/DocItemDetail.aspx?id=7dfaaf63-d36f- ...

  5. 铁乐学Python_day07_集合and浅谈深浅copy

    1.[List补充] 在循环一个列表时,最好不要使用元素和索引进行删除操作,一旦删除,索引会随之改变,容易出错. 如果想不出错,可以采用倒着删除的方法,因为倒着删除进行的话,只是后面元素的位置发生了变 ...

  6. (1)Set集合 (2)Map集合 (3)异常机制

    1.Set集合(重点)1.1 基本概念 java.util.Set接口是Collection接口的子接口,与List接口平级. 该接口中的元素没有先后放入次序,并且不允许重复. 该接口的主要实现类:H ...

  7. September 20th 2017 Week 38th Wednesday

    All our dreams can come true if we have the courage to pursue them. 如果我们有勇气去追求梦想,我们的梦想一定可以成为现实. If y ...

  8. Django 错误之 No module named ‘MySQLdb’

    由于卸载Mysql时将很多相关依赖包都卸载了,重装mysql后启动django出现如下错误: django.core.exceptions.ImproperlyConfigured:Error loa ...

  9. 题解 P1894 【[USACO4.2]完美的牛栏The Perfect Stall】

    题面 农夫约翰上个星期刚刚建好了他的新牛棚,他使用了最新的挤奶技术.不幸的是,由于工程问题,每个牛栏都不一样.第一个星期,农夫约翰随便地让奶牛们进入牛栏,但是问题很快地显露出来:每头奶牛都只愿意在她们 ...

  10. U-Mail:多方面因素避免EDM邮件进垃圾箱

    有很多做邮件营销的企业客户给U-Mail来电或来函咨询一件困扰他们的事:群发邮件时,要怎么样才能降低被收件人列入垃圾邮件的概率呢?其实关于这个问题,U-Mail小编已经请资深营销专家解答过多次了,经常 ...