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：奇異值分解(SVD)
奇異值分解 SVD 特征值與特征向量 對於一個實對稱矩陣 A in R n times n ，如果存在 x in R n 和 lambda in R 滿足： begin align Ax lambda x end align 則我們說 lambda 是矩陣 A 的一個特征值，而 x 是矩陣 A 的特征值 lambda 所對應的特征向量。可以看出 A 的特征向量 x 乘以矩陣 A ，即 Ax ，不改 ...
2021-11-08 09:47 0 122 推薦指數：
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