奇异值分解的意义

奇异值分解的意义

问题一：MATLAB中SVD奇异值分解是什么作用? 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法，但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵，而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。
使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩问题二：值分解和奇异值分解有什么不同 你把两者的定义都搞清楚自然就能看到有什么不同
如果问两者有和联系才比较合理，不过你还没到那个程度问题三：奇异值分解为什么奇异值要递减排列？ 奇异值表示相应的部分构成的矩阵具有的能量可以代表原来的整个矩阵，问题四：MATLAB中SVD奇异值分解是什么作用 答案1：： 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一
种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法，但是它比QR 分解法要花
上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交
矩阵，而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。
使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩
答案2：： 奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解，在信号处
啊？答案3：： [U,S,V]=svd(A)奇异值分解，就是要把矩阵A分解成
U*S*V' (V'代表V转置).其中U S是正交矩阵（复数域对应为酉矩阵）
奇异值分解可以用来求矩阵的逆，数据压缩等等，不过具体的用法不
是几句话就能说清楚的。总之，奇异值分解特别重要。
:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::
求matlab中的矩阵的奇异值分解（SVD）程序
:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::
最近在翻译matlab代码为VC代码，遇到SVD奇异值分解卡住了。
:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::
:::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::