eigen 伪逆原理
时间: 2025-01-30 21:20:35 浏览: 43
### Eigen 库中的伪逆实现原理
在处理线性代数问题时,矩阵求逆是一个常见的操作。然而,并不是所有的矩阵都存在精确的逆矩阵,此时就需要引入伪逆的概念来近似解决问题。
对于矩形矩阵 \( A \),其Moore-Penrose伪逆定义为满足四个条件的唯一矩阵 \( A^+ \)[^1]:
- \( AA^{+}A = A \)
- \( A^{+}AA^{+}=A^{+}\)
- \( (AA^{+})^\top=AA^{+}\)
- \( (A^{+}A)^\top=A^{+}A\)
在Eigen库中,计算伪逆通常通过奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition)完成。SVD可以将任意大小的实数或复数矩阵\( m\times n\)表示成三个矩阵相乘的形式:
\[ A = U\Sigma V^\top \]
其中\(U,V\)分别是正交矩阵,\(\Sigma\)是对角线上含有非负奇异值的对角矩阵。
为了得到伪逆,则需构建新的对角阵\(\Sigma^{-1}\),它由原对角元取倒数组成(如果等于0则保持不变):
\[ A^+=V{\Sigma}^{-1}U^\top \]
具体到代码层面,在Eigen库中可以通过调用`JacobiSVD`类来进行上述过程。下面给出一段简单的C++代码示例展示如何利用Eigen库获取给定矩阵的伪逆:
```cpp
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace std;
using namespace Eigen;
int main() {
MatrixXd mat(3, 2);
mat << 1, 2,
3, 4,
5, 6;
JacobiSVD<MatrixXd> svd(mat, ComputeThinU | ComputeThinV);
double epsilon = pow(2.0, -52); // machine precision for double type
VectorXd singularValues = svd.singularValues();
int r = 0; // rank of matrix
while(r<singularValues.size()){
if(singularValues[r]>epsilon){
++r;
}else{
break;
}
}
MatrixXd pinvMat = svd.matrixV().leftCols(r)*(
singularValues.head(r).asDiagonal().inverse())*
svd.matrixU().leftCols(r).adjoint();
cout << "Pseudo-inverse:\n" << pinvMat << endl;
return 0;
}
```
此程序首先创建了一个3×2维随机测试矩阵mat,接着使用`JacobiSVD`对象svd对其进行奇异值分解并设置参数只保留必要的部分空间基底(即thin形式)。之后判断哪些奇异值有效以确定秩r,最后按照公式组合获得伪逆矩阵pinvMat。
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