1樓：匿名使用者
你的矩陣太大了！換一種演算法吧！
2樓：匿名使用者
矩陣太大，機器配置過低
請問我用matlab做svd(奇異值分解)時，出現錯誤out of memory怎麼辦？
3樓：匿名使用者
補充：我試過了，沒問題。你自己先試下面的命令：
clear all;
temp = randn(60000, 10);
[u, s, v] = svd(temp, 0);
如果這個沒問題，說明可能你之前執行的時候佔了太多運算資源 。
4樓：電燈劍客
主要是u存不下。
這樣就可以了：
[u,v,l]=svd(data, 0);
5樓：匿名使用者
矩陣sparse一下
試試 svds
請教下matlab出錯提示「out of memory」如何解決
6樓：匿名使用者
你的矩陣太大了，以每個元素佔用1個位元組算，2048*1024*200 ≈ 420兆位元組
況且每個元素不會只佔用1個位元組，
你的記憶體，包括虛擬記憶體有多大？幹嘛用這麼大的矩陣？
7樓：小王子
double資料型一個資料佔8個位元組....那麼就是3g多了..你如果是32位系統的話,系統記憶體總共也就3g多...換64位系統並增加記憶體吧
8樓：匿名使用者
原因可能是bai以下三種（附上du
解決辦法）：
zhi1、電腦配置dao較低，根本不適版
合執行這種軟體權；解決方法是提高電腦配置，增加記憶體條。
2、軟體本身問題，軟體編寫的**有嚴重吃記憶體的漏洞；解決方法是改用其他版本。
3、病毒造成，病毒吃掉了大部分記憶體；解決方法是查殺病毒。
matlab 利用有限差分法解偏微分方程 矩陣out of memory
9樓：匿名使用者
這個真好像沒有辦法，matlab矩陣太大了就是不行！
10樓：匿名使用者
演算法不能修改嘛?重新設計一下演算法吧。
matlab中svd奇異值分解是什麼作用
11樓：kyoya斯
答案1：： 奇異值分解 (sigular value decomposition,svd) 是另一
種正交矩陣分解法；svd是最可靠的分解法，但是它比qr 分解法要花
上近十倍的計算時間。[u,s,v]=svd(a)，其中u和v代表二個相互正交
矩陣，而s代表一對角矩陣。 和qr分解法相同者， 原矩陣a不必為正方矩陣。
使用svd分解法的用途是解最小平方誤差法和資料壓縮
答案2：： 奇異值分解是線性代數中一種重要的矩陣分解，在訊號處
啊？答案3：： [u,s,v]=svd(a)奇異值分解，就是要把矩陣a分解成
u*s*v' (v'代表v轉置).其中u s是正交矩陣（複數域對應為酉矩陣）
奇異值分解可以用來求矩陣的逆，資料壓縮等等，不過具體的用法不
是幾句話就能說清楚的。總之，奇異值分解特別重要。
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求matlab中的矩陣的奇異值分解（svd）程式
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最近在翻譯matlab**為vc**，遇到svd奇異值分解卡住了。
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