【摘 要】
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奇异值分解(SVD)在科学活动中有着广泛的应用,如信号处理,图象压缩,模式识别.它作为一个有利的分析工具为我们揭示了数据之间的本质特征.该文讨论一种非线性奇异值问题,并给
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奇异值分解(SVD)在科学活动中有着广泛的应用,如信号处理,图象压缩,模式识别.它作为一个有利的分析工具为我们揭示了数据之间的本质特征.该文讨论一种非线性奇异值问题,并给出三种新的算法.在第一章介绍了非线性奇异值问题的由来.在第二章我们给出了几种求解非线性奇异值问题的算法:乘幂法,Newton Raphson迭代,Rayleigh商迭代和特征向量法,并对其中的Newton Raphson迭代和特征向量法的收敛性进行分析,最后给出数值例子验证了我们给出的Newton Raphson迭代在精度,时间上的优越性.
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