易懂的奇异值分解

我们知道如果一个矩阵 A 是方阵，即行列维度相同（mxm），一般来说可以对 A 进行特征分解： 其中，U 的列向量是 A 的特征向量，Λ 是对角矩阵，Λ 对角元素是对应特征向量的特征值。 举个简单的例子，例如方阵 A 为： 那么对其进行特征分解，相应的 Python 代码为: 运行输出：    特征分解就是把 A 拆分，如下所示： 其中，特征值 λ1=3.41421356，对应的特征向量 u1=[

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