UsefulVerse
Мова · Українська

Безкоштовно, без облікового запису

Калькулятор СВД

Розкладіть малу прямокутну матрицю A на компактні множники U, Σ і Vᵀ. Перегляньте сингулярні значення, оцінений числовий ранг, реконструйовану матрицю та її помилку, а потім завантажте результати у форматі CSV.

Використовуйте 2–8 рядків і 2–8 стовпців. Розділяйте значення пробілами або комами; кладіть кожен рядок на новий рядок. Підтримуються десяткова і наукова нотації. Значення мають бути від −1 000 000 до 1 000 000.

Числова оцінка з плаваючою комою, а не точний символічний результат. Ранг поблизу допуску може змінюватися; компактні множники призначені для малих матриць.

Як розрахувати SVD?

Введіть прямокутну матрицю з одним рядком на рядок і значеннями, розділеними пробілами або комами. Калькулятор оцінює A = UΣVᵀ і перевіряє, наскільки точно фактори реконструюють вашу матрицю.

Поширені запитання

Як розрахувати SVD?

Введіть прямокутну матрицю з одним рядком на рядок і значеннями, розділеними пробілами або комами. Калькулятор оцінює A = UΣVᵀ і перевіряє, наскільки точно фактори реконструюють вашу матрицю.

Моя матриця завантажена?

Ні. Декомпозиція виконується локально у вашому браузері; матриця не завантажується і не зберігається цим інструментом.

Що таке сингулярне розкладання?

SVD розкладає матрицю як A = UΣVᵀ, де сингулярні значення в Σ описують силу ортогональних напрямків.

Чи може цей калькулятор працювати з прямокутними матрицями?

так Введіть від 2 до 8 рядків і стовпців; повернуті множники мають компактну прямокутну форму.

Чи точний чисельний ранг?

Ні. Він оцінюється з використанням допустимого відхилення від числа з плаваючою комою, тому дуже малі одиничні значення можуть розглядатися як нуль.