SVD:奇异值分解

SVD:奇异值分解矩阵有很多种分解形式 LU 分解对应高斯消元 QR 分解对应格兰特史密斯正交化 而矩阵的 SVD 分解可以看做矩阵分解到行列空间的结果 如果矩阵为对称矩阵特征向量正交 则 SVD 的结果与特征向量与特征值值相关

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矩阵有很多种分解形式,LU分解对应高斯消元,QR分解对应格兰特史密斯正交化,而矩阵的SVD分解可以看做矩阵分解到行列空间的结果,如果矩阵为对称矩阵特征向量正交,则SVD的结果与特征向量与特征值值相关。

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