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我正在尝试编写一个程序来获取A任意大小的矩阵,然后 SVD 将其分解:

A = U * S * V'

其中A是用户输入的矩阵,U是由 的特征向量组成的正交矩阵A * A'S是奇异值的对角矩阵,V是 的特征向量的正交矩阵A' * A

问题是:MATLAB 函数eig有时会返回错误的特征向量。

这是我的代码:

function [U,S,V]=badsvd(A)
W=A*A';
[U,S]=eig(W);
max=0;
for i=1:size(W,1) %%sort
    for j=i:size(W,1)
        if(S(j,j)>max)
            max=S(j,j);
            temp_index=j;
        end
    end
    max=0;
    temp=S(temp_index,temp_index);
    S(temp_index,temp_index)=S(i,i);
    S(i,i)=temp;
    temp=U(:,temp_index);
    U(:,temp_index)=U(:,i);
    U(:,i)=temp;
end
W=A'*A;
[V,s]=eig(W);
max=0;
for i=1:size(W,1) %%sort
    for j=i:size(W,1)
        if(s(j,j)>max)
            max=s(j,j);
            temp_index=j;
        end
    end
    max=0;
    temp=s(temp_index,temp_index);
    s(temp_index,temp_index)=s(i,i);
    s(i,i)=temp;
    temp=V(:,temp_index);
    V(:,temp_index)=V(:,i);
    V(:,i)=temp;
end
s=sqrt(s);
end

我的代码返回正确的s矩阵,以及“几乎”正确UV矩阵。但是有些列乘以-1。显然,如果t是一个特征向量,那么也是-t一个特征向量,但是符号倒置(对于某些列,不是全部)我不明白A = U * S * V'

有没有什么办法解决这一问题?

示例:对于矩阵,A=[1,2;3,4]我的函数返回:

U=[0.4046,-0.9145;0.9145,0.4046]

并且内置的 MATLABsvd函数返回:

u=[-0.4046,-0.9145;-0.9145,0.4046]
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1 回答 1

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请注意,特征向量不是唯一的。乘以任何常数,包括-1(它只是改变符号),得到另一个有效的特征向量。鉴于特征向量的定义,这一点很清楚:

A·v = λ·v

MATLAB选择将特征向量归一化为范数为 1.0,符号是任意的:

对于eig(A),特征向量被缩放,使得每个的范数为 1.0。对于eig(A,B)eig(A,'nobalance')eig(A,B,flag),特征向量未归一化

现在如您所知,SVD 和特征分解是相关的。下面是一些代码来测试这个事实。请注意,svdeig以不同的顺序返回结果(一个从高到低排序,另一个反向排序):

% some random matrix
A = rand(5);

% singular value decomposition
[U,S,V] = svd(A);

% eigenvectors of A'*A are the same as the right-singular vectors
[V2,D2] = eig(A'*A);
[D2,ord] = sort(diag(D2), 'descend');
S2 = diag(sqrt(D2));
V2 = V2(:,ord);

% eigenvectors of A*A' are the same as the left-singular vectors
[U2,D2] = eig(A*A');
[D2,ord] = sort(diag(D2), 'descend');
S3 = diag(sqrt(D2));
U2 = U2(:,ord);

% check results
A
U*S*V'
U2*S2*V2'

我得到非常相似的结果(忽略小的浮点错误):

>> norm(A - U*S*V')
ans =
   7.5771e-16
>> norm(A - U2*S2*V2')
ans =
   3.2841e-14

编辑:

为了获得一致的结果,通常采用要求每个特征向量中的第一个元素具有特定符号的约定。这样,如果您得到一个不遵循此规则的特征向量,则将其乘以-1翻转符号...

于 2013-08-09T17:56:44.560 回答