首页
Python
Java
前端
数据库
Linux
Chatgpt专题
开发者工具箱
singularly专题
A Singularly Valuable Decomposition(SVD奇异值分解)
A Singularly Valuable Decomposition(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
阅读更多...