SVD分解示例

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对矩阵A进行SVD分解的公式:。其中A可以不是方阵,是左奇异矩阵,是右奇异矩阵。其中V是的特征向量(注意公式中V有个转置操作),U是的特征向量。是对角阵,对角元素是U、V的共同特征值,例如有三个特征值时:。

举个简单的例子,对矩阵A进行SVD分解:

从而得到的特征值和特征向量(),右奇异矩阵,:

同时得到的特征值和特征向量(),左奇异矩阵:

因此奇异值:

所以对角阵

至此左奇异矩阵 ,右奇异矩阵和对角阵都凑齐了,即为: 

另外:生成多元具有相关性的随机变量时,也可以使用SVD分解法,详见:多元相关随机变量的生成。


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