階層式基於奇異值分解之最小平方估計法

專利類型

發明

專利國別 (專利申請國家)

中華民國

專利申請案號

100120271

專利證號

I 446187

專利獲證名稱

階層式基於奇異值分解之最小平方估計法

專利所屬機關 (申請機關)

國立中山大學

獲證日期

2014/07/21

技術說明

奇異值分解(singular value decomposition, SVD)是一種常被用來解決最小平方估計的矩陣分解方法。然而，對於大資料集的求解，則非常耗時間及記憶體空間。本發明係關於一種階層式基於奇異值分解之最小平方估計法，用於大資料集的求解。在每一階層中，每一個輸入矩陣被分成數個小矩陣，然後使用奇異值分解方法來分解這些小矩陣，再合併分解後結果。合併後的新矩陣比原矩陣還小，且作為下層的輸入矩陣。此演算法所需階層數由使用者所特定之奇異值分解最大維度來動態改變。藉此，本發明之方法具有較高之適用性及相容性、可大幅地降低系統求解所需之時間且較不耗記憶體空間。 The invention relates to a hierarchical singular value decomposition (SVD)-based least squares method which is used for large-scale estimation problems. At each level, the input matrix is subdivided into several submatrices. The submatrices are decomposed by SVD and combined, resulting in a smaller output matrix which becomes the input of the next level. The implementation allows dynamic adaptation according to the user specified maximum size for SVD. Whereby, the method of the invention has better suitability and compatibility, and can reduce processing time and lower memory demanding in obtaining least squares solutions.

備註

本部(收文號1060022490)同意該校106年4月6日中產營字第1061400338號函申請終止維護專利

連絡單位 (專責單位/部門名稱)

產學營運及推廣教育處

連絡電話

(07)525-2000#2651

網址