1. 特征值分解（EVD）

实对称矩阵

在理角奇异值分解之前，需要先回顾一下特征值分解，如果矩阵 A A A 是一个 m × m m \times m m×m 的实对称矩阵（即 A = A T A = A^T A=AT），那么它可以被分解成如下的形式

矩阵特征值分解（EVD）和奇异值分解（SVD）总结_对称矩阵

2. 奇异值分解（SVD）

1. 定义

矩阵特征值分解（EVD）和奇异值分解（SVD）总结_特征值_02

2. 奇异值分解

矩阵特征值分解（EVD）和奇异值分解（SVD）总结_线性代数_03

3. 求解步骤

矩阵特征值分解（EVD）和奇异值分解（SVD）总结_对称矩阵_04


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