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Two-Dimensional Singular Value Decomposition
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Details
High Quality Content by WIKIPEDIA articles! Two-dimensional singular value decomposition (2DSVD) computes the low-rank approximation of a set of matrices such as 2D images or weather maps in a manner almost identical to SVD (singular value decomposition) which computes the low-rank approximation of a single matrix (or a set of 1D vectors).In linear algebra, the singular value decomposition (SVD) is an important factorization of a rectangular real or complex matrix, with many applications in signal processing and statistics. Applications which employ the SVD include computing the pseudoinverse, least squares fitting of data, matrix approximation, and determining the rank, range and null space of a matrix.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09786131144332
- Editor Lambert M. Surhone, Miriam T. Timpledon, Susan F. Marseken
- EAN 9786131144332
- Format Fachbuch
- Titel Two-Dimensional Singular Value Decomposition
- Herausgeber Betascript Publishing
- Anzahl Seiten 144
- Genre Mathematik
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