Pourquoi SVD parle de moins que QR et LU pour une matrice clairsemée?

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Par exemple, les bibliothèques de matrice clairsemée C ++ que j'ai utilisées - Eigen et SuiteSparse, elles ne semblent pas avoir de fonctionnalité SVD pour la matrice clairsemée. Donc, juste curieux, SVD est-il plus difficile que QR / LU pour une matrice clairsemée?

linear-algebra  sparse-matrix  matrix  svd  eigen 
— user5302
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Réponses:

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Les facteurs LU d'une matrice clairsemée sont au moins quelque peu clairsemés. La matrice dans QR peut également préserver quelque peu la rareté et est généralement utilisée lorsque la matrice est très longue et maigre. La SVD d'une matrice clairsemée aura presque toujours des facteurs U et V entièrement denses , ce qui détruit toute raison d'effectuer les calculs traitant la matrice de manière clairsemée.QUV

— Victor Liu
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