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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