奇异值分解SVD的详细步骤和手算例子
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2025-05-28 16:04:25
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    • 基本原理
    • 手算例子

奇异值分解(singular value decomposition,SVD),已经成为矩阵计算中最有用和最有效的工具之一,并且在最小二乘问题、最优化、统计分析、信号与图像处理、系统理论与控制等领域得到广泛应用。

基本原理

按定义来,任何一个矩阵都可以分解成下面的形式:

A=UΣVTA=U \Sigma V^TA=UΣVT

那SVD要求的就是 UUU、 Σ\SigmaΣ、VTV^TVT,其中UUU、VVV是标准正交基(orthonormal),也即
UTU=I,VTV=IU^T U=I, V^T V=I UTU=I,VTV=I

他们的求法如下:

  1. UUU 是 AATAA^TAAT的特征向量张成的一个矩阵
  2. VVV 是 ATAA^TAATA的特征向量张成的一个矩阵
  3. Σ\SigmaΣ 是AATAA^TAAT或者ATAA^TAATA的特征值的平方根

其证明如下:
在这里插入图片描述

手算例子

所以从上面看下来,SVD分解就两步:

  1. 求AATAA^TAAT的特征向量(构成的矩阵就是UUU)和特征值(默认由大到小排列,然后要求根号,得到的就是 Σ\SigmaΣ )
  2. 求ATAA^TAATA的特征向量(构成的矩阵就是 VVV )

举个例子:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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