與Mathnet數值庫Svd重新編譯似乎是錯誤的

我正在尋找Mathnet.Iridium和Mathnet.Numerics之間的非迴歸。這裏是我的代碼，使用Mathnet.Numerics：與Mathnet數值庫Svd重新編譯似乎是錯誤的

double[][] symJaggedArray = new double[5][]; 
symJaggedArray[0] = new double[] { 3, 0, 0, 0, 0 }; 
symJaggedArray[1] = new double[] { 0, 2, 4, 0, 0 }; 
symJaggedArray[2] = new double[] { 0, 4, 5, -4, 5 }; 
symJaggedArray[3] = new double[] { 0, 0, -4, -8, 12 }; 
symJaggedArray[4] = new double[] { 0, 0, 5, 12, -5 }; 
symDenseMatrix = DenseMatrix.OfArray(new Matrix(symJaggedArray).CopyToArray());// not optimal but it's not the point 

Svd svd = new UserSvd(symDenseMatrix , true); 
Matrix<double> recompo = svd.U().Multiply(svd.W()).Multiply(svd.VT());

當我比較recompo和初始矩陣，他們是不同的。我發現這個差異各分解矩陣與以前的實現比較時：

U和singularValueDecomposition.LeftSingularVectors相等
W和singularValueDecomposition.S相等
VT和Matrix.Transpose（singulaValueDecomposition.RightSingularVectors ）不同

最後，用舊API重新編譯是正確的。使用

MathNet.Numerics版本：Math.NET Numerics的V2.5.0

所以我的問題是：哪裏是我的錯誤與新的API重建初始矩陣時？

RecompoMatrix =

0 -1.216846655456 2.83903817786199 1.4472680220698 2.89215520227421
0 -2.46695399700557 0.92863757484644 8.657344064164 -0.31963101527516
0 0.349540484418384 8.20515629935223 -2.26741625715781 -12.3049605878983
0 -0.402667067831389 -6.32914150795323 9.13315298351198 8.3884053064068

來源

2013-08-07 FabricePA

我很快試圖重現這一點，但我失敗了。我已經使用了Math.NET Numerics v2.6（NuGet包），但是在這個版本中對SVD分解沒有任何改變。這是我的代碼：

var m = DenseMatrix.OfArray(new double[,] { 
    { 3, 0, 0, 0, 0 }, 
    { 0, 2, 4, 0, 0 }, 
    { 0, 4, 5, -4, 5 }, 
    { 0, 0, -4, -8, 12}, 
    { 0, 0, 5, 12, -5 }}); 

var svd = m.Svd(true); 
//var svd = new UserSvd(m, true); 

svd.U() * svd.W() * svd.VT()

當最後一行的計算結果爲：

DenseMatrix 5x5-Double 
      3   0   0   0   0 
      0   2   4 -1.23512E-15 -3.747E-16 
      0   4   5   -4   5 
      0 3.26128E-16   -4   -8   12 
      0 -1.15186E-15   5   12   -5

VT在這種情況下是：

DenseMatrix 5x5-Double 
      0 -0.0449147  0.249507  0.718099 -0.648123 
      0  0.466822  0.823535 0.0324572  0.320646 
      0  0.208479  0.176729 -0.670706 -0.689534 
      -1   0   0   0   0 
      0  0.858252 -0.477811  0.182848 -0.0408292

我不知道爲什麼你會得到完全不同的結果？你可以用我上面發佈的相同代碼再試一次嗎？

來源

2013-08-07 11:19:05

你會得到一個有趣的觀點：它會得到與你的方法m.Svd（true）相同的結果，但是如果替換爲： // var svd = m.Svd（true）; var svd = new UserSvd（m，true）; – FabricePA

無論如何，我標記你的答案，因爲它保存了我的迴歸。非常感謝。我打算使用Matrix.Svd（）。不過，我真的認爲在UserSvd和DenseSvd中有一個問題，或者我不明白它是如何使用的。 – FabricePA

謝謝！當我嘗試使用這兩種方法（在LINQPad中）時，我實際上得到了與DenseSvd和UserSvd完全相同的結果。所以我仍然有興趣找出問題所在，確保沒有隱藏的漏洞。 –

你有沒有考慮過在SVD之前將矩陣對中？在計算特徵向量之前它可能已經居中。

來源

2016-05-24 08:47:40 sara

與Mathnet數值庫Svd重新編譯似乎是錯誤的

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