• matlab练习程序(三阶张量T-QR分解)


    转自:http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/10/31/2747971.html 

    这里所谓的张量和黎曼那里的张量是不一样的,那个张量更多的用在物理上,这个张量就是矩阵的扩展。比如零阶张量就是数,一阶张量就是向量,二阶张量就是矩阵,三阶四阶就是更高维的数的集合。这个领域现在在数学上还都是很新的东西,矩阵的秩我们都知道怎么求,但是三维的张量或更高维的张量的秩现在在数学上也没有结果。至于张量的奇异值分解也只是也只是用很早的如用HOSVD来处理,我感觉这并不完全合适,新的分解算法就连老美也都没研究出来,从二维到多维的确有很多基础的理论都不适用了,像两个张量相乘这样基础的算法,现在虽然有,但我感觉也不是通用的,还要继续改进。

      下面就是我看的一篇论文的张量相乘和分解方法,她的理论也可能不正确,不过这种新领域,大家都是在探索。

      论文在这里:http://www.cs.tufts.edu/tech_reports/reports/2010-5/report.pdf,他主要介绍的是T-svd,T-svd分解后合成的只是原张量的一个近似结果,而T-QR就能得到一个准确的结果,所以我这里用了T-QR。以Matlab角度来看T-SVD和T-QR的代码其实是很类似的。

    首先是两个函数的代码,放在.m文件中,文件名就是默认文件名(函数名)

     1   mul.m

    function c=mul(a,b)
    
        [a_n1 a_n2 a_n3]=size(a);
        [b_n1 b_n2 b_n3]=size(b);
        c=zeros(a_n1,b_n2,a_n3);
        A=cell(a_n3,1);
        B=cell(b_n3,1);
        
        for i=1:a_n3
            A{i}=a(:,:,i);
            B{i}=b(:,:,i);
        end
    
        index_up=zeros(1,a_n3);
        index_down=zeros(1,a_n3);
        for i=1:a_n3    
            index_up(i)=a_n3-i+1;
            index_down(i)=i;
        end
        
        s=cell(a_n3,a_n3);
        for i=1:a_n3
            for j=1:a_n3
                if i==j
                    s{i,j}=A{1};
                end       
                if j>i
                    s{i,j}=A{index_up(j-i)};
                end       
                if j<i
                    s{i,j}=A{index_down(i-j+1)};
                end      
            end   
        end
        
        re=cell(a_n3,1);
        for i=1:a_n3
            re{i}=zeros(a_n1,b_n2);
        end
    
        for i=1:a_n3
            for j=1:a_n3
                for k=1:1
                    re{i,k}=re{i,k}+s{i,j}*B{j,k};
                end
            end    
        end
    
        for i=1:a_n3
            c(:,:,i)=re{i};        
        end
        
    end

    2  transpos.m 

    function a=transpos(b)    
        [n1 n2 n3]=size(b);
        a=zeros(n2,n1,n3);
        for i=1:n3
            a(:,:,i)=b(:,:,i)';
        end
    end

    最后是在matlab命令行中的代码:

    clear all;
    close all;
    clc;
    n1=3;
    n2=3;
    n3=3;
    
    A(:,:,1)=[10 23 34;43 55 63;72 85 96];
    A(:,:,2)=[24 17 35;52 36 55;81 94 75];
    A(:,:,3)=[65 16 52;21 47 78;92 33 43];
    %A=imread('s.jpg');
    
    D=fft(A,[],3);
    
    for i=1:n3
        [q r]=qr(D(:,:,i));
        %[u s v]=svd(D(:,:,i));
        Q(:,:,i)=q;
        R(:,:,i)=r;
        %S(:,:,i)=s;
    end
    Q=ifft(Q,[],3);
    R=ifft(R,[],3);
    %S=ifft(S,[],3);
    
    
    B(:,:,1)=eye(n1,n2);
    B(:,:,2)=zeros(n1,n2);
    B(:,:,3)=zeros(n1,n2);
    
    
    %c=mul(mul(U,S),transpos(V));
    c=mul(Q,R);
    c
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