11 outubro 2024
11 outubro 2024
Função | Ação |
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Singular Value Decomposition, algoritmo divide and conquer. Considerado o mais rápido entre os outros algoritmos SVD (função lapack GESDD). |
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Singular Value Decomposition, algoritmo QR. Considerado o algoritmo clássico de SVD (função lapack GESVD). |
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Singular Value Decomposition, algoritmo QR com pivotamento (função lapack GESVDQ). |
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Singular Value Decomposition, algoritmo bissecção (função lapack GESVDX). |
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Singular Value Decomposition, algoritmo Jacobi de alto nível (função lapack GEJSV). |
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Singular Value Decomposition, algoritmo Jacobi de baixo nível (função lapack GESVJ). Em alguns casos, calcula valores singulares pequenos e seus vetores singulares com muito mais precisão do que outros subprogramas SVD. |
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Singular Value Decomposition, algoritmo divide and conquer para matriz bidiagonal (função lapack BDSDC). |
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Singular Value Decomposition, algoritmo bissecção para matrizes bidiagonais (função lapack BDSVDX). |
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Cálculo de valores próprios e vetores próprios de uma matriz quadrada comum usando o algoritmo clássico (função lapack GEEV). |
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Cálculo de valores próprios e vetores próprios de uma matriz simétrica ou hermitiana (complexo-conjugada) usando o algoritmo divide and conquer (funções lapack SYEVD, HEEVD). |
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Método-função para calcular as contribuições relativas dos componentes espectrais com base nos valores próprios. |
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Função-método para cálculo de dados reconstruídos e previstos usando componentes espectrais da série temporal de entrada. |
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Função-método para cálculo das componentes reconstruídas da série temporal de entrada e suas contribuições. |
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Função-método para cálculo da série temporal reconstruída usando as primeiras component_count componentes. |