作业帮线性代数中的SVD,即Singular Value Decomposition这种分解有什么应用呢?
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/11 15:00:04
线性代数中的SVD,即Singular Value Decomposition这种分解有什么应用呢?
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SVD这是线性代数现在的重中之重,相比之前,约旦标准型的光辉岁月已经退去了、
SVD中文叫奇异值分解.线性代数里面X'X矩阵是非常重要的矩阵 因为既保留了X的所有信息
又把这种信息的载体优化了,具备了很好的性质,比如如果X列满秩或者行满秩,X'X就是可逆的,对称的,而且可以构造投影矩阵,这是最小二乘的基础.
但是X不一定就能满秩,所以X'X就不是满秩方阵,也就不可逆,但是有逆这个性质我们非常想得到,SVD就出现了.SVD的第一大应用就是使得非满秩的X'X有逆,国外称作伪逆,我们叫广义逆,其实国内的广义逆有很多不唯一,SVD可以帮你找到最好的那个.这样最小二乘法就能继续得到应用.
线性代数中的SVD,即Singular Value Decomposition这种分解有什么应用呢?
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SVD是什么?
SVD（奇异值分解）这货在线性代数哪一章讲的.翻线代课本没看到.RT
求matlab中的矩阵的奇异值分解（SVD）程序
singular countable
singular的意思singular是什么意思,
线性代数中的E是什么意思
线性代数中的对角矩阵
什么是线性代数中的非零解?
线性代数中的问题
svd是什么啊?
SVD是哪国的
SVD的全称是什么?
线性代数的非零行线性代数中的非零行是什么意思
matlab中求特征值和特征向量的具体算法是什么啊?（即eig和svd等的具体实现算法是什么呢?）