奇异值分解（SVD）
0 - 特征值分解（EVD） 奇异值分解之前需要用到特征值分解，回顾一下特征值分解。 假设$A_{m \times m}$是一个是对称矩阵（$A=A^T$），则可以被分解为如下形式， $$A_{m\times m}=Q_{m\times m}\Sigma_{m\times m} Q_{m ...
原文：数值分析之奇异值分解(SVD)篇
在很多线性代数问题中，如果我们首先思考若做SVD，情况将会怎样，那么问题可能会得到更好的理解 。 Lloyd N. Trefethen amp David Bau, lll 为了讨论问题的方便以及实际中遇到的大多数问题，在这里我们仅限于讨论实数矩阵，注意，其中涉及到的结论也很容易将其扩展到复矩阵中 实际上，很多教材采用的是复矩阵的描述方式 ，另外，使用符号 x,y 等表示向量，A,B,Q等表示矩阵 ...
2016-12-09 22:50 0 7622 推荐指数：
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