奇異值分解（SVD）
0 - 特征值分解（EVD） 奇異值分解之前需要用到特征值分解，回顧一下特征值分解。 假設$A_{m \times m}$是一個是對稱矩陣（$A=A^T$），則可以被分解為如下形式， $$A_{m\times m}=Q_{m\times m}\Sigma_{m\times m} Q_{m ...
原文：數值分析之奇異值分解(SVD)篇
在很多線性代數問題中，如果我們首先思考若做SVD，情況將會怎樣，那么問題可能會得到更好的理解 。 Lloyd N. Trefethen amp David Bau, lll 為了討論問題的方便以及實際中遇到的大多數問題，在這里我們僅限於討論實數矩陣，注意，其中涉及到的結論也很容易將其擴展到復矩陣中 實際上，很多教材采用的是復矩陣的描述方式 ，另外，使用符號 x,y 等表示向量，A,B,Q等表示矩陣 ...
2016-12-09 22:50 0 7622 推薦指數：
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