奇异值分解（SVD）”

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相信未来（讨论 | 贡献）2024年9月26日 (四) 18:06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*n矩阵。它与极分解有关。

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