Supponiamo di avere una matrice densa di dimensioni , con decomposizione SVDIn posso calcolare la SVD come segue: .
R
svd(A)
Se una nuova riga viene aggiunta a , si può calcolare la nuova decomposizione SVD sulla base di quella vecchia (cioè usando , e ), senza ricalcolare SVD da zero?
rank 1 updates
. Le veloci revisioni SVD online per i sistemi di raccomandazione leggeri di Brand sono un primo documento accessibile. Purtroppo non ho visto qualcosa per SVD già implementato in R. Gli aggiornamenti di Cholesky esistono (updown
daMatrix
) grazie a CHOLMOD. La scarsità della tua matrice renderà davvero diversa la tua soluzione finale; supponi una matrice densa o sparsa?