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络合物的奇异值分解。 (英语) Zbl 1428.14091号

对于(mathbb{R}^{m\timesk})中的矩阵(a),(a)的奇异值分解(SVD)是(a=U\cdot\Sigma\cdotV^t),其中(U\in\mathbb}R}^}m\times m})和(V\in\mathbb{R}^{k\timesk})是正交的,并且在对角线上具有非负实数。众所周知,奇异值分解在数值线性代数中有许多应用。此外,矩阵(A)定义了从(mathbb{R}^k)到(mathbb{R}^m)的线性映射(A),这一事实允许作者将SVD推广到复数。现在,设(C_{bullet})是有限维(mathbb{R})-向量空间的有限复形,由向量空间(C_i\cong\mathbb}R}^{C_i})和由矩阵(a_i)、(i=1、点、n)给出的从(C_i)到(C_2i-1})的微分组成。本文将奇异值分解的概念推广到向量空间的有限复形,证明了对于定义复形(C_{bullet})的微分的矩阵(A_i),(i=1,dots,n),分别存在正交矩阵和对角矩阵的序列(U_0,dotes,U_n)和序列(Sigma_1,dots,Sigma_n),验证与奇异值分解的相似关系。作者还定义了伪逆复形的概念,并提出了两种计算向量空间有限复形奇异值分解的算法。许多示例说明了这些算法。最后,给出了一个在syzygies中的应用,即在分次模的自由分辨率中计算Betti数。

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第14季度65 数值代数几何的几何方面
2013年02月 Syzygies、分解、复数和交换环
15甲18 特征值、奇异值和特征向量
65层99 数值线性代数
65H14型 数值代数几何
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