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목록특이값 분해 개념 (1)
아롱이 탐험대

SVD (Singular Value Decomposition) 정의: 임의의 m∗n 차원 행렬 A에 대하여 다음과 같이 행렬 분해를 할 수 있다는 행렬 분해 방법 중 하나이다. A=UΣVT A:m×n rectangular matrix U:m×n orthogonal matrix Σ:m×n diagonal matrix VT:m×n orthogonal matrix Pre-knowledge Orthogonal matrix - ortho~: 두 벡터가 직교한다. - orthogonal vectors: 두 벡터의 내적 값은 0인 벡터들 - UUT=UTU=1 ∴ $..
study/linear algebra
2022. 1. 21. 16:44