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[其他] 请问NCL的svd函数怎么用

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发表于 2019-12-13 20:21:25 | 显示全部楼层 |阅读模式

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当给定一个大小为

                               
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的矩阵

                               
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,则矩阵

                               
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的奇异值分解为

                               
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其中,矩阵

                               
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的大小为

                               
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,列向量

                               
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的特征向量,也被称为矩阵

                               
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的左奇异向量(left singular vector);矩阵

                               
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的大小为

                               
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,列向量

                               
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的特征向量,也被称为矩阵

                               
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的右奇异向量(right singular vector);矩阵

                               
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的大小为

                               
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,位于对角线上的元素被称为奇异值(singular value)。
以上为奇异值分解的定义,NCL中给出的函数为
svdcov_sv(x,y,nsvd,svLeft,svRight)
其中x,y(二维数组,由空间维与时间维组成)为输入场,请问为什么需要有两个输入场?
且svLeft(左奇异向量)和svRight(右奇异向量)大小分别为nsvd(奇异向量的数目)×数组x的空间格点、nsvd×数组y的空间格点,左右奇异向量不应该是方阵吗?
搜了很多资料,感觉没什么人用这个函数做svd的,求各位前辈指教!

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发表于 2019-12-13 22:34:51 | 显示全部楼层
SVD方法就是找两个场之间的关系,当然要输入两个场。
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 楼主| 发表于 2019-12-14 08:29:15 | 显示全部楼层
喵鳕鱼 发表于 2019-12-13 22:34
SVD方法就是找两个场之间的关系,当然要输入两个场。

可是根据定义svd不就是对一个场分解吗?怎么是找两个场的关系了呢?
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发表于 2019-12-15 09:14:54 | 显示全部楼层
Yoger 发表于 2019-12-14 08:29
可是根据定义svd不就是对一个场分解吗?怎么是找两个场的关系了呢?

其实矩阵A就是由你输入的两个场构成的协方差矩阵。推荐你看看魏凤英老师的《现代气候统计诊断与预测技术》。里面有比较详细的说明。
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 楼主| 发表于 2019-12-23 08:23:29 | 显示全部楼层
喵鳕鱼 发表于 2019-12-15 09:14
其实矩阵A就是由你输入的两个场构成的协方差矩阵。推荐你看看魏凤英老师的《现代气候统计诊断与预测技术 ...

好的,多谢前辈
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发表于 2019-12-25 18:07:35 | 显示全部楼层
学习了,试试看
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