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奇异值分解(SVD)”
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2024年9月26日 (四) 18:09的版本
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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
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n矩阵。它与极分解有关。
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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<math>m
*
n<math>矩阵。它与极分解有关。
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