SVD

matrice X (terme ¥ documents) qui est composée des vecteurs motsclés des requêtes et de documents comme pour le modèle vectoriel standard. Ensuite, une décomposition de la matrice X est effectuée. Cette décomposition en valeur singulière (appelée aussi SVD : Singular Value Decomposition) de cette matrice X (le symbolisme est représenté sur la figure 3.3) permet de créer un nouvel espace vectoriel : X=T0 S0 D'0 Où X est la matrice de document-terme original (de taille t ¥ d), T0 est une matrice de taille

appartenant à la première catégorie on peut citer: Le filtre par somme et différence Le filtre médian Le filtre de Wiener Le filtre en vitesse apparente si la distance entre cotes n’est pas régulière Le filtre par décomposition en valeurs principales ( SVD ). Les filtres appartenant à la deuxième catégorie sont: Les filtres basés sur la matrice spectrale ( SMF ) Les méthodes paramétriques. Le filtre en vitesse apparente si la distance entre cotes est régulière. Il existe des méthodes de séparation non

incr´ments de 0.1. a e 5. V´rifiez graphiquement (pour les mˆmes valeurs de x qu’au num´ro 4 que : e e e sinh(x) cosh(x) tanh(x) = ATTENTION ` la division de deux vecteurs ! a 23 Fonction det(A) trace(A) rank(A) norm(A) inv(A) poly(A) eig(A) svd(A) min(V) max(V) sum(V) Description d´terminant de la matrice A e trace de la matrice A rang de A (nombre de colonnes ou de lignes lin´airement ind´pendantes) e e norme de A (peut s’appliquer ` un vecteur V) a inverse de A polynˆme caract´ristique

Eurostar qu’elle détient, la SNCF apporte 169 M€ d’actifs nets et 69,8 M€ en numéraire. Comptes annuels 2010 de l’EPIC SNCF – Normes françaises 7 Les titres EIL ont été transférés, en décembre, à SNCF Voyages Développement (SVD), en contrepartie de titres SVD pour 238,8 M€. Ces titres ont ensuite été apportés à SNCF Participations pour la même valeur. Les impacts, sur le bilan de la SNCF au 31 décembre 2010, de la constitution d’EIL et des transferts de titres sont les suivants : Titres

σp ≥ 0. Une matrice U est dite unitaire si UH U = UUH = I. La relation (5.41) est appelée décomposition en n n m−n n R m Q 0 n 0 A Q Figure 5.9. La factorisation QR R m−n 156 5 Systèmes linéaires valeurs singulières de A (en abrégé SVD, de l’anglais Singular Value Decomposition) et les éléments σi de Σ (ou σi (A)) sont appelés valeurs singulières de A. On a la relation σi = λi (AH A), où les λi (AH A) sont les valeurs propres (positives) de la matrice AH A. Si la matrice A est réelle

pouvoir n’est pas aussi illimité que l’on pourrait croire. Tous ces régimes fonctionnent dans un système parlementariste quelque fois. Impression en France que les SVD jouent un rôle capital pour déterminer le caractère parlementariste ou présidentialiste du système or on constate que dans tous les régimes mono représentatifs le SVD n’a aucune influence sur le caractère parlementariste ou présidentialiste. On constate que dans ces régimes globalement il peut diriger la politique nationale car il

pouvoir n’est pas aussi illimité que l’on pourrait croire. Tous ces régimes fonctionnent dans un système parlementariste quelque fois. Impression en France que les SVD jouent un rôle capital pour déterminer le caractère parlementariste ou présidentialiste du système or on constate que dans tous les régimes mono représentatifs le SVD n’a aucune influence sur le caractère parlementariste ou présidentialiste. On constate que dans ces régimes globalement il peut diriger la politique nationale car il

propres de A tandis que [U,D]=eig(A) produit la matrice U dont les colonnes sont constitu´ees de vecteurs propres de A et la matrice diagonale D comportant les valeurs propres correspondantes sur sa diagonale. Parmi d’autres, on peut citer : eig chol svd inv lu qr hess schur rref expm sqrtm poly det size norm rank cond valeurs et vecteurs propres factorisation de Cholesky d´ecomposition en valeurs singuli`eres inverse factorisation LU factorisation QR mise sous forme de Hessenberg d´ecomposition de

propres de la matrice des covariances (par d´faut) ou des e corr´lations ; le nombre de colonnes de la matrice des donn´es doit ˆtre e e e inf´rieur ou ´gal au nombre de lignes ; e e – prcomp calcule directement la d´composition en valeurs singuli`res (SVD) e e de la matrice des donn´es centr´es (par d´faut, mais avec la possibilit´ de e e e e ne pas centrer) et non r´duite (par d´faut, mais avec possibilit´ de r´duire) ; e e e e cette fonction accepte un nombre de colonnes sup´rieur au nombre de lignes

Fonctions en relation avec les méthodes de décomposition/factorisation de type : - LU, Cholesky, QR, Hessenberg, - Schur, valeurs singulières, householder, Krylov... std(var{,f{,d}}) median(var{,d}) cov eig , eigs , svd , svds , cond , condeig ... lu , chol , qr , qzhess , schur , svd , housh , krylov ... 8 of 21 MATLAB et Octave - 4. Objets : séries/vecteurs, matrices, chaînes, tableaux multidimensionnels et cellulaires, structures 4.5.4 Fonctions matricielles de recherche Fonction vec