Kesik ULV ayrışımının blok güncellemesi

dc.contributor.advisorErbay, Hasan
dc.contributor.authorAydoğan, Ebru
dc.date.accessioned2021-01-16T19:12:49Z
dc.date.available2021-01-16T19:12:49Z
dc.date.issued2013
dc.departmentKKÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.description.abstractSayısal rankın hesaplanması ve temel uzayların yaklaşık olarak bulunması problemi pek çok alanda uygulama alanı bulmaktadır. Sinyal işleme, görüntü işleme, kontrol ve istatistik bu alanlar arasındadır. Sayısal rankın konu olduğu matris hesaplamalarında ortogonal dönüşümler önemli bir rol oynar. Çünkü ortogonal dönüşümler sayısal olarak kararlıdır, 2-normu korur ve bir matrisin sayısal rankı hakkında bilgi verir. Ayrıca, ortogonal dönüşümlerde mevcut veri matrisine satır eklenmesi veya çıkarılması işlemleri güvenilir bir biçimde gerçekleştirilebilir. Bir matrisin ortogonal dönüşümünün bulunması için en sık kullanılan yöntem Tekil Değer Ayrışımı (SVD) algoritmasıdır. Alternatif diğer ortogonal dönüşümler ise QR, URV ve ULV ayrışımlarıdır. Bu tez, ULV temel matris ayrışımı, kesik ULV ayrışımı ve kesik ULV ayrışımının blok güncelleme algoritması hakkında bilgi vermektedir. Önerilen algoritma, diğer algoritmalardan farklı olarak yeni eklenen verileri bloklar halinde güncellemektedir. Teorik ve sayısal sonuçlar, ULV ayrışımının SVD?ye iyi bir alternatif olduğunu göstermektedir. Anahtar Kelimeler: ULV Ayrışımı, Kesik ULV Ayrışımı, Blok Güncellemeen_US
dc.description.abstractThe problem of determining the numerical rank and approximating the subspaces has applications in many fields. Signal processing, image processing, control and statistics are among those fields. Orthogonal transformations play an important role in matrix calculations when the numerical rank is an issue. Because orthogonal transformations are numerically stable, preserve the 2-norm and give information about the numerical rank of a matrix. Besides, data update and downdate operations of existing matrix are performed reliably in orthogonal transformations.The most common method for finding the orthogonal transformation of a matrix is Singular Value Decomposition (SVD) algorithm. Other alternative orthogonal transformations are QR, URV and ULV decompositions. This thesis, presents ULV-based matrix decomposition, the truncated ULV decomposition and block updating algorithm for it. Unlike the other algorithms, proposed algorithm updates the new added data as blocks. The theoretical and numerical results show that the truncated ULV decomposition can be a good alternative to the SVD. Keywords: ULV Decomposition, Truncated ULV Decomposition, Block Updateen_US
dc.identifier.endpage49en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12587/17059
dc.identifier.yoktezid343316
dc.language.isotr
dc.publisherKırıkkale Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Control ; Matematiken_US
dc.subjectMathematicsen_US
dc.titleKesik ULV ayrışımının blok güncellemesien_US
dc.title.alternativeBlock update on truncated ULV decompositionen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
343316.pdf
Boyut:
1.1 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin/Fulltext