Описание

Блок SVD Solver решает линейную систему A X =B, который может быть сверхопределен, недоопределенный, или точно определен. Система решена путем применения факторизации сингулярного разложения (SVD) к M-by-N матричный A, в порт. Вход к порту B является правой стороной M-by-L матрица, B. Блок обрабатывает длину-M, неориентированную на векторный вход как M-by-1 матрица.

Выходом в X портах является N-by-L матрица, X. X выбран, чтобы минимизировать сумму квадратов элементов B-AX (невязка). Когда B является вектором, это решение минимизирует векторную 2-норму невязки. Когда B является матрицей, это решение минимизирует матричную норму Фробениуса невязки. В этом случае столбцы X являются решениями L соответствующие системы A _Xk =_Bk, где _Bk является k th столбец B, и _Xk является k th столбец X.

X известен как минимальное остаточное нормой решение A X =B. Минимальное остаточное нормой решение уникально для сверхрешительных и точно решительных линейных систем, но это не уникально для недоопределенных линейных систем. Таким образом, когда блок SVD Solver применяется к недоопределенной системе, выход X выбран таким образом, что количество ненулевых записей в X минимизировано.

Параметры

Поддерживаемые типы данных

Смотрите также

Смотрите Решатели Линейной системы для сопутствующей информации.