当 <math>\mathbf{M}</math> 为正规矩阵(normal matrix)时,根据谱定理(spectral theorem),我们可以用特征向量的基对其进行酉对角化,得到分解 <math>\mathbf{M} = \mathbf{U}\mathbf{D}\mathbf{U}^*</math>。其中 <math>\mathbf{U}</math> 是酉矩阵,<math>\mathbf{D}</math> 是对角线上有复数元素 <math>\sigma_i</math> 的对角矩阵。若 <math>\mathbf{M}</math> 为半正定(positive semi-definite)矩阵,则 <math>\sigma_i</math> 为非负实数,此时分解 <math>\mathbf{M} = \mathbf{U}\mathbf{D}\mathbf{U}^*</math> 也是一个奇异值分解。否则,我们可以将每个 <math>\sigma_i</math> 的相位 <math>e^{i\varphi}</math> 移到相应的 <math>\mathbf{V}_i</math> 或 <math>\mathbf{U}_i</math> 中,从而重新表示为SVD形式。SVD与非正规矩阵的联系主要体现在极分解定理:<math>\mathbf{M} = \mathbf{S}\mathbf{R}</math>,其中 <math>\mathbf{S} = \mathbf{U}\mathbf{\Sigma}\mathbf{U}^*</math> 是半正定且正规的,<math>\mathbf{R} = \mathbf{U}\mathbf{V}^*</math> 是酉的。 | 当 <math>\mathbf{M}</math> 为正规矩阵(normal matrix)时,根据谱定理(spectral theorem),我们可以用特征向量的基对其进行酉对角化,得到分解 <math>\mathbf{M} = \mathbf{U}\mathbf{D}\mathbf{U}^*</math>。其中 <math>\mathbf{U}</math> 是酉矩阵,<math>\mathbf{D}</math> 是对角线上有复数元素 <math>\sigma_i</math> 的对角矩阵。若 <math>\mathbf{M}</math> 为半正定(positive semi-definite)矩阵,则 <math>\sigma_i</math> 为非负实数,此时分解 <math>\mathbf{M} = \mathbf{U}\mathbf{D}\mathbf{U}^*</math> 也是一个奇异值分解。否则,我们可以将每个 <math>\sigma_i</math> 的相位 <math>e^{i\varphi}</math> 移到相应的 <math>\mathbf{V}_i</math> 或 <math>\mathbf{U}_i</math> 中,从而重新表示为SVD形式。SVD与非正规矩阵的联系主要体现在极分解定理:<math>\mathbf{M} = \mathbf{S}\mathbf{R}</math>,其中 <math>\mathbf{S} = \mathbf{U}\mathbf{\Sigma}\mathbf{U}^*</math> 是半正定且正规的,<math>\mathbf{R} = \mathbf{U}\mathbf{V}^*</math> 是酉的。 |