Two-Dimensional Singular Value Decomposition

Idioma: inglés

Editorial: Omniscriptum Mär 2026, 2026

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -High Quality Content by WIKIPEDIA articles! Two-dimensional singular value decomposition (2DSVD) computes the low-rank approximation of a set of matrices such as 2D images or weather maps in a manner almost identical to SVD (singular value decomposition) which computes the low-rank approximation of a single matrix (or a set of 1D vectors).In linear algebra, the singular value decomposition (SVD) is an important factorization of a rectangular real or complex matrix, with many applications in signal processing and statistics. Applications which employ the SVD include computing the pseudoinverse, least squares fitting of data, matrix approximation, and determining the rank, range and null space of a matrix. 144 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9786131144332

Detalles bibliográficos

Título
Two-Dimensional Singular Value Decomposition
Autor
Lambert M. Surhone
Editorial
Omniscriptum Mär 2026
Año de publicación
2026
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6131144338
ISBN 13
9786131144332
Peso del artículo
233 gramos
Dimensiones
220x150x9 mm

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