10 예를 들어 내가 사용한 C ++ 희소 행렬 라이브러리-Eigen 및 SuiteSparse는 희소 행렬에 대한 SVD 기능이없는 것 같습니다. 궁금한 점은 SVD가 희소 행렬의 QR / LU보다 어렵다는 것입니다. linear-algebra sparse-matrix matrix svd eigen — 사용자 소스
12 희소 행렬의 LU 계수는 적어도 다소 희소합니다. QR 의 행렬은 희소성을 다소 보존 할 수 있으며 일반적으로 행렬이 매우 길고 마른 경우에 사용됩니다. 희소 행렬의 SVD는 거의 항상 완전히 밀집된 U 및 V 요소를 가지므로 행렬을 드문 드문 처리하는 계산을 수행 해야하는 이유를 없애 줍니다.큐Q유UVV — 빅터 리우 소스 5 QTQTbbQQ