SVD(奇异值分解)的求法

一、奇异值分解 奇异值分解（SVD）是在线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法。它是一种在通信系统MIMO、机器学习、图像处理、数据压缩降噪等领域被广泛运用的算法,这足以说明它的重要性。那么我们在学习SVD之前需要掌握一些什么基础知识呢？ 二、预备知识 首先我们必须掌握线性代数的相关知识： 矩阵的秩：矩阵的秩是矩阵中线性无关的行或列的个数 对角矩阵：对角矩阵是除对角线外所有元素都为零的方阵 单位矩

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