用法一
svdvals(A)
按降序返回A
的奇异值。
例子
julia> A = [1. 0. 0. 0. 2.; 0. 0. 3. 0. 0.; 0. 0. 0. 0. 0.; 0. 2. 0. 0. 0.]
4×5 Matrix{Float64}:
1.0 0.0 0.0 0.0 2.0
0.0 0.0 3.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 2.0 0.0 0.0 0.0
julia> svdvals(A)
4-element Vector{Float64}:
3.0
2.23606797749979
2.0
0.0
用法二
svdvals(A, B)
从 A
和 B
的广义奇异值分解中返回广义奇异值。另见
。svd
例子
julia> A = [1. 0.; 0. -1.]
2×2 Matrix{Float64}:
1.0 0.0
0.0 -1.0
julia> B = [0. 1.; 1. 0.]
2×2 Matrix{Float64}:
0.0 1.0
1.0 0.0
julia> svdvals(A, B)
2-element Vector{Float64}:
1.0
1.0
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注:本文由纯净天空筛选整理自julialang.org 大神的英文原创作品 LinearAlgebra.svdvals — Function。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。