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    毕业设计说明书(论文)中文摘要近代数学、工程技术、经济理论管理科学中,大量涉及到矩阵理论的知识。因此,矩阵理论自然就是学习和研究上述学科必不可少的基础之一。矩阵分解对矩阵理论及近代计算数学的发展起了关键作用。所谓矩阵分解,就是将一个矩阵写成结构比较简单的或性质比较熟悉的另一些矩阵的乘积与加减。矩阵分解的方法主要有以高斯消去法的初等变换为根据的矩阵三角分解;以施密特正交化分解、吉文斯与豪斯霍尔德变换为代表的矩阵QR 分解;矩阵满秩(最大秩)分解以及矩阵的奇异值分解等。非负矩阵分解(NMF)是一种在矩阵中所有元素均为非负约束条件下的矩阵分解方法。该思想为人类处理大规模数据提供了一种新的途径,具有实现上的简便性、分解形式和分解结果上的可解释性,以及占用存储空间少等诸多优点。NMF 可用于降文处理、数据压缩和特征提取等方面。6483
     关键词:矩阵的三角分解,QR 分解,最大秩分解,奇异值分解,非负矩阵分解
    毕业设计说明书(论文)外文摘要  
    Title    Discussion of matrix decomposition  
    Abstract
    Economic theory of mathematic , engineering , Management Sciences are
    involing the matrix theory of knowledge .Therefore , the matrix theory is
    one of the essential foundation for learning and study these subject.
    Matrix decomposition on matrix calculation theory and modern mathematics
    has played a key role in the development  .The so-called matrix
    decomposition is written in a matrix structure which is simpler with the
    nature of the  other  matrix multiplication and addition.  Matrix
    decomposition methods are mainly made of LU triangular decomposition,
    Givens QR decomposition method, Household QR decomposition method, matrix
    maximum rank decomposition, spectral decomposition of simple matrices.           
    Non - negative matrix factorization is a kind of all the elements in the
    matrix are non - negative constraints of matrix decomposition methods.
    The idea for human processing large-scale data provides a new way, with
    implementation  simplicity,  decomposition  and  decomposition  results  in  the
    form of interpretable,  and take up  less storage  space  and  many other
    advantages. NMF can be used for processing, data compression and feature
    extraction of dimension reduction
     Keywords    :LU matrix decomposition ,QR matrix decomposition, maximum rank
    decomposition,  singular value decomposition,  non-negative matrix
    decomposition
    目次  
    1 引言2
    2 矩阵的三角分解
    2.1 消元过程的矩阵描述3
    2.2 矩阵的三角分解4
    2.3 常用的三角分解公式 „.10
    3 矩阵的 QR(正交三角)分解
    3.1 QR分解的概念„17
    3.2 QR分解的实际求法„19
    4 矩阵的最大秩分解27
    5 矩阵的奇异值分解30
    6 非负矩阵分解
    6.1 NMF 背景介绍„.33
    6.2 NMF 的实现算法 33
    6.3 收敛性证明35
    6.4 算法„36
    6.5 算法优点与不足37
    总结..39
    致谢„42
    参考文献„41  本科毕业设计说明书(论文)    第2 页 共 46页
    1 引言
    在近代数学、工程技术、经济理论管理科学中,大量涉及到矩阵理论的知识。
    因此,矩阵理论自然就是学习和研究上述学科必不可少的基础之一。另一方面,
    矩阵理论发展到今天,已经形成了一整套的理论和方法,内容非常丰富。矩阵分
    解对于矩阵理论及近代计算数学的发展起到了关键的作用。寻求矩阵各种意义下
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