Kesik ULV ayrışımının blok güncellemesi
Block update on truncated ULV decomposition
- Tez No: 343316
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN ERBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Matematik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: ULV Ayrışımı, Kesik ULV Ayrışımı, Blok Güncelleme, ULV Decomposition, Truncated ULV Decomposition, Block Update
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sayısal rankın hesaplanması ve temel uzayların yaklaşık olarak bulunması problemi pek çok alanda uygulama alanı bulmaktadır. Sinyal işleme, görüntü işleme, kontrol ve istatistik bu alanlar arasındadır. Sayısal rankın konu olduğu matris hesaplamalarında ortogonal dönüşümler önemli bir rol oynar. Çünkü ortogonal dönüşümler sayısal olarak kararlıdır, 2-normu korur ve bir matrisin sayısal rankı hakkında bilgi verir. Ayrıca, ortogonal dönüşümlerde mevcut veri matrisine satır eklenmesi veya çıkarılması işlemleri güvenilir bir biçimde gerçekleştirilebilir. Bir matrisin ortogonal dönüşümünün bulunması için en sık kullanılan yöntem Tekil Değer Ayrışımı (SVD) algoritmasıdır. Alternatif diğer ortogonal dönüşümler ise QR, URV ve ULV ayrışımlarıdır. Bu tez, ULV temel matris ayrışımı, kesik ULV ayrışımı ve kesik ULV ayrışımının blok güncelleme algoritması hakkında bilgi vermektedir. Önerilen algoritma, diğer algoritmalardan farklı olarak yeni eklenen verileri bloklar halinde güncellemektedir. Teorik ve sayısal sonuçlar, ULV ayrışımının SVD?ye iyi bir alternatif olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The problem of determining the numerical rank and approximating the subspaces has applications in many fields. Signal processing, image processing, control and statistics are among those fields. Orthogonal transformations play an important role in matrix calculations when the numerical rank is an issue. Because orthogonal transformations are numerically stable, preserve the 2-norm and give information about the numerical rank of a matrix. Besides, data update and downdate operations of existing matrix are performed reliably in orthogonal transformations.The most common method for finding the orthogonal transformation of a matrix is Singular Value Decomposition (SVD) algorithm. Other alternative orthogonal transformations are QR, URV and ULV decompositions. This thesis, presents ULV-based matrix decomposition, the truncated ULV decomposition and block updating algorithm for it. Unlike the other algorithms, proposed algorithm updates the new added data as blocks. The theoretical and numerical results show that the truncated ULV decomposition can be a good alternative to the SVD.
Benzer Tezler
- Alternatif düşük ranklı matris ayrışımı ile gizli anlamsal dizinleme
Latent semantic indexing with alternate low rank matrix approximation
FAHRETTİN HORASAN
Doktora
Türkçe
2018
Bilim ve TeknolojiKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERBAY
- Kesik ULV ayrışımı ile gizli anlamsal dizinleme
Latent semantic indexing via truncated ULV decomposition
FATİH VARÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERBAY
- Gordion ve Ilıpınar kazılarından elde edilen arkeolojik kemiklerde mineral ve eser element oranları
Başlık çevirisi yok
ZÜBEYDE ÇELİK
- An Approximate model for the dynamic analysis of thermoelastic cylindrical shells
Başlık çevirisi yok
ANWAR-UL-HAQ MUNEEB
Doktora
İngilizce
1990
Mühendislik BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YALÇIN MENGİ
- Çokuluslu şirketlerde halkla ilişkiler
Başlık çevirisi yok
MEHMET ÖZÇAĞLAYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Halkla İlişkilerİstanbul ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER GÖKAY