CALCUL DE SVD EN 3D

Bonjour à tous,

Etant nouveau sur le forum et sur Python je souhaiterais savoir s'il existe un moyen de réaliser la SVD sur une matrice 3D dans Python.
Voici les versions que j'utilise :
version numpy 1.9.2
pythoon vers 2.6.6

J'ai déja réalisé des calculs sur des matrices 2D et la reconstruction des modes marchent parfaitement.
En revanche lorsque je réalise ce calcul sur une matrice 3D (constituée d'un assemblage de matrice 2D avec la fonction dstack de numpy) il m'est impossible de reconstruire la matrice initiale.

Je vous remercie de votre aide.

Martin

Bonjour,

Wikipedia

D'après ce que dit wikipedia la méthode SVD se restreint à la 2D, mais il est généralisable en 3D sous d'autres formes avec d'autres Algorithmes.

C'est aussi ce que semble dire la doc de numpy SVD se restreint à 2 dimensions.

Bien à vous,

Bonjour,

Merci pour la réponse. En effet dans l'idéal la SVD est une méthode qui est utilisée pour des matrices 2D comme c'est le cas d'une image.
En revanche pour ce qui est de son utilisation avec numpy la fonction svd retourne bien quelque chose si on lui rentre une matrice 3D. Or il est impossible de reconstruire la matrice 3D de base en se basant sur les matrices retournées par Python.
Je voulais donc juste savoir si quelqu'un avait déja réalisé ce genre de calcul et était arrivé é un résultat convenable.

Cependant je pense aussi que numpy ne gère pas bien la SVD avec une matrice 3D.

Cordialement.