svd

SVD（Singular Value Decomposition），中文是奇异值分解，最近很感兴趣，下面谈谈我对svd的理解，没有线性代数基础的可以直接看应用部分或者记住关键结论就好了。 理论部分： 线性变化 奇异值分解不是一个凭空幻想出来的概念，而是解决一个数学问题的成果，这个数学问题可以概括成：对于∀矩阵A，是否∃一组正交基，在经过A变换之后还是正交的？ 在研究一般矩阵之前，我们已经发现了一些

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