eigen奇異值分解是哪個函數(shù)？假設(shè)m是m×n階的矩陣，其中所有元素都屬于域K，即實數(shù)域或復(fù)數(shù)域。這樣，有一個分解使得M=u∑V*，其中u是M×M階的酉矩陣；∑是M×n階的半正定對角矩陣；V*，即V的

eigen奇異值分解是哪個函數(shù)？

假設(shè)m是m×n階的矩陣，其中所有元素都屬于域K，即實數(shù)域或復(fù)數(shù)域。這樣，有一個分解使得M=u∑V*，其中u是M×M階的酉矩陣；∑是M×n階的半正定對角矩陣；V*，即V的共軛轉(zhuǎn)置，是一個n×n階的幺正矩陣，這種分解稱為M的奇異值分解

Eigen的速度為什么這么快？

如果你沒有GPU：

如果CPU不緊，優(yōu)化要求不高，可以用OpenMP來加速；如果你不想熟悉指令集，想用它進(jìn)行更有效的優(yōu)化，使用eigen或openblas。

如果有GPU：

如果只是卷積運算，調(diào)用CUDNNAPI是最簡單的；如果是學(xué)習(xí)目的，可以基于CUDA用Cu寫內(nèi)核函數(shù)；如果是產(chǎn)品使用，因為它還涉及到其他運算和向量、矩陣運算，可以考慮tensorrt。