|
|||||
|
|
| EOF、SVD和POD的数学统一 | |
| 引用本文： | 颜超,陆小庆,郑琴. EOF、SVD和POD的数学统一[J]. 数学的实践与认识, 2014, 0(22) |
| 作者姓名： | 颜超 陆小庆 郑琴 |
| 作者单位： | 南京工业大学浦江学院;南京大学数学系;解放军理工大学理学院; |
| 摘 要： | 经验正交函数(EOF)、奇异值分解(SVD)和适当正交分解(POD)是三种常见的通过获取高维数据的低维近似来进行数据分析的方法.虽然在实际应用中,结合不同的研究问题和研究目的,会采用不同的方法,但是在数学原理上,三种方法都可归结为通过寻求已有数据集合的基向量来实现对原始数据的线性表示.本文以EOF为出发点,通过分析展开系数得出SVD,最后在最优近似表示的原则之下导出POD,揭示三种方法在数学原理上的统一性. |
| 关 键 词： | 经验正交函数(EOF) 奇异值分解(SVD) 适当正交分解(POD) |
The Mathematical Unification of EOF,SVD and POD |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |