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Singulärwertzerlegung-Rechner

Zerlege reelle Matrizen bis 4×4 numerisch in Singulärwerte und Vektoren. Sieh Rang, Normen und Konditionszahl mit einer Näherung über AᵀA.

Singulärwertzerlegung-Rechner

Zerlege eine reelle Matrix A in UΣVᵀ. Das Ergebnis ist eine numerische Näherung für kleine Matrizen bis 4×4, keine symbolische Beweisrechnung.

Ändere die Dimensionen, ohne bereits passende Eingaben zu verlieren.

Dezimalzahlen werden mit deutschem Komma gelesen. Leere oder nichtendliche Zellen sind ungültig.

Singulärwerte, absteigend

6,3246, 3,1623

Rang 2 von höchstens 2. Voller Rang. Die Zerlegung lautet A = UΣVᵀ.

Singulärwerte und Vektoren

#SingulärwertEigenwertRechter Vektor vLinker Vektor u
16,324640(0,7071, -0,7071)(0,4472, 0,8944)
23,162310(0,7071, 0,7071)(0,8944, -0,4472)

Rang

2

Voller Rang?

Ja

Frobeniusnorm

7,0711

Spektralnorm

6,3246

Konditionszahl

2

Matrixgröße

2 × 2

Gram-Matrix AᵀA

25-15-1525

Numerische Näherung: AᵀA wird mit dem Jacobi-Verfahren diagonalisiert. Singulärwerte sind die Quadratwurzeln der Eigenwerte. Werte bis zur Toleranz 0,00000133 gelten als null und bestimmen den Rang.

Beispiele für SVD-Matrizen

MatrixSingulärwerteRangKonditionszahl
[[1, 0], [0, 1]]1, 121
[[3, 0], [0, 1]]3, 123
[[2, 2], [2, −2]]2,8284, 2,828421
[[1, 2], [2, 4]]5, 01Unendlich
[[1, 0], [0, 0]]1, 01Unendlich

Häufige Fragen

Was ist eine Singulärwertzerlegung?
Eine Singulärwertzerlegung faktorisiert eine reelle m×n-Matrix als A = UΣVᵀ. Die Singulärwerte in Σ sind nichtnegativ und absteigend sortiert. U und V enthalten orthonormale linke beziehungsweise rechte Singulärvektoren. Die Zerlegung existiert auch für rechteckige Matrizen.
Wie berechnet dieser Rechner die SVD?
Der Rechner bildet zunächst AᵀA und diagonalisiert diese symmetrische Matrix mit dem Jacobi-Verfahren. Die Quadratwurzeln der Eigenwerte sind die Singulärwerte. Rechte Vektoren kommen aus der Eigenzerlegung, linke Vektoren werden über u = Av/σ bestimmt.
Was bedeuten linke und rechte Singulärvektoren?
Rechte Vektoren beschreiben Richtungen im Eingaberaum der Matrix. Linke Vektoren liegen im Ausgaberaum. Für einen positiven Singulärwert gilt Av = σu. Beide Vektorsätze sind orthonormal und machen Projektionen, Rangbestimmung und kleinste Quadrate übersichtlicher.
Wie bestimmt die SVD den Rang einer Matrix?
Der Rang ist die Zahl der Singulärwerte über der relativen Toleranz. Der Rechner berücksichtigt dabei die größte Singularzahl und die Matrixgröße, damit Rundungsreste nicht als echte Richtung zählen. Werte an oder unter der Toleranz gelten als null.
Was zeigt die Konditionszahl?
Die 2-Norm-Konditionszahl ist der größte Singulärwert geteilt durch den kleinsten. Eine Zahl nahe 1 deutet auf gute numerische Stabilität hin, eine große Zahl auf Empfindlichkeit gegenüber kleinen Eingabefehlern. Bei einer singulären Matrix wird sie als unendlich angezeigt.
Warum ist die SVD-Ausgabe eine numerische Näherung?
Die Ausgabewerte werden mit Gleitkommaarithmetik und dem Jacobi-Verfahren angenähert. Der Weg über AᵀA quadriert zudem die Konditionszahl und kann sehr kleine Werte beeinflussen. Für kleine Matrizen bis 4×4 liefert der Rechner eine nachvollziehbare Näherung, keinen symbolischen Beweis.

Änderungsverlauf

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