理想的SVD實施？

Question

當然，理想是主觀的。我正在做一些研究，我需要爲矩陣矩陣實現SVD計算的生產級代碼。因此，我發現，GraphLab和Mahout使用Lanczos算法來實現SVD，而我發現其他方法包括QR分解和Jacobi方法。我的問題是什麼是計算SVD的最佳方法？爲什麼？

Answer 1

我覺得this paper這似乎是有幫助的。

在第

45.2算法的奇異值分解

不同的算法被討論。

這些算法在涉及迭代和確切輸出需要的方面有所不同，比如說如果你只是想要特徵向量，事情會有些不同。

Answer 2

您可以嘗試徵庫C++，它有非常不錯的表現，如果你是一個C++程序員並不難用：

http://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1JacobiSVD.html

Graphlab使用本徵線性代數，不知道他們將其用於SVD。