|
- 奇异值分解的揭秘（一）：矩阵的奇异值分解过程 - 知乎
分别计算 和 ，我们会发现， ，左奇异向量和右奇异向量构成的矩阵也是相等的，即 ，更为神奇的是，该矩阵的奇异值分解和对称对角化分解相同，都是 。这是由于对于正定对称矩阵而言，奇异值分解和对称对角化分解结果相同。 3 奇异值分解的低秩逼近
- 怎么通俗地解释svd奇异值分解以及作用？ - 知乎
3 奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD) (1) 奇异值分解的形式 从线性映射的角度我们可以这样描述奇异值分解： 设 U 和 V 都是有限维内积空间， A:U\\rightarrow V 是线性映射， 则存在 U 和 V 的标准正交基使得 A 在这两组基下的表示矩阵是对角元为非负实数的对角阵
- 怎么通俗地解释svd奇异值分解以及作用？ - 知乎
本文节选自： 3 奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD) (1) 奇异值分解的形式 从线性映射的角度我们可以这样描述奇异值分解： 设 U 和 V 都是有限维内积空间， A:U\rightarrow V 是线性映射， 则存在 U 和 V 的标准正交基使得 A 在这两组基下的表示矩阵是对角元为非负实数的对角阵
- 奇异值的物理意义是什么？ - 知乎
矩阵的奇异值是一个数学意义上的概念，一般是由奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD分解）得到。 如果要问奇异值表示什么物理意义，那么就必须考虑在不同的实际工程应用中奇异值所对应的含义。
- 如何对一个巨型数据量组成的矩阵做SVD(奇异值分解)？ - 知乎
奇异值分解 如何对一个巨型数据量组成的矩阵做SVD(奇异值分解)？ 现在有200个含有2048×2048个double类型数据的文件，每一个文件为矩阵的一列，现在希望将这两百个文件按顺序排列组成一个大矩阵，进行奇异值分…
- 奇异值分解（SVD）有哪些很厉害的应用？ - 知乎
又注意到奇异值变换中的奇异值都是非负的 (因为 A 的奇异值变换是用 A^{\dagger} A 定义的), 看起来 sign 函数正好能满足我们的需求: 图片来自 [MRTC21] Sign 函数即对于所有大于零的输入输出 1, 对于所有小于零的输入输出 -1
- 奇异值分解SVD推导？ - 知乎
1 再谈特征值分解的几何意义 在介绍奇异值分解（SVD）之前，我们先回顾一下特征值分解的几何意义。 1 1 分解过程回顾 我们最开始获得的是一组原始的 m\times n 数据样本矩阵 A ，其中， m 表示特征的个数， n 表示样本的个数。
- 如何说明：按照这种定义，奇异值分解(SVD)是秩k矩阵中的最佳逼近？ - 知乎
私以为，“硬”要让一个人相信SVD是最好的低秩逼近方式，题主的这个问法是最容易让人接受的，因为从向量的角度，衡量两个向量 x 和 \\hat x 时使用误差向量 e=x-\\hat x 的长度，也就是 \\sqrt{\\sum_i e_i^2} ，是最普遍适用的，而从几何的角度，这也代表着误差向量的长度，最小化之也没毛病，那么当
|
|
|