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svd指的是奇異值分解,也就是對奇異矩陣的分解,對於可逆矩陣,可以進行特征值分解。 要想理解svd,需要先理解四個基本子空間,即行空間,列空間,零空間,左零空間。對於矩陣A,其行空間是由行向量線性組合而成的空間,也即由行向量張成的空間,同樣的,列空間是由矩陣的列向量線性組合生成的空間。而零空間是Ax 的解空間,Ax可以看成是矩陣A的所有的行向量分別和x做內積,而生成的向量是零向量,所以每一個行向量 ...
2017-09-03 23:02 0 1842 推薦指數:
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