“奇异值分解(SVD)””的版本间的差异
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2024年9月26日 (四) 18:06的版本
在线性代数中,奇异值分解(SVD)是将实矩阵或复矩阵分解为旋转、缩放和再次旋转的一种因子分解方法。它将具有正交特征基的方阵特征分解推广到任意 $m \times n$ 矩阵。它与极分解有关。
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