Singularly

A Singularly Valuable Decomposition(SVD奇异值分解)

ASingularlyValuableDecomposition(SVD奇异值分解)SVD与熟悉的对称矩阵对角化理论密切相关。如果A是对称实数n×n矩阵，则存在正交矩阵V和对角线D，使得A=。这里V的列是A的特征向量，并形成Rn的正交基;D的对角线上的数值是A的特征值。为了强调与SVD的联系，我们将称为A的特征值分解或EVD。对于SVD，任意一个实数m×n矩阵A，存在正交矩阵U和V以及一个对角矩阵
宇承·2020-06-25 17:15

奇异值分解（SVD）经典讲解

http://web.mit.edu/be.400/www/SVD/Singular_Value_Decomposition.htmhttp://charleshm.github.io/2016/03/Singularly-V
donyzh·2017-11-01 09:28
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