SVD分解求逆 python

要在Python中使用SVD分解求逆，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入需要的模块和函数。使用`import numpy as np`导入NumPy模块，并使用`from numpy import linalg as LA`导入线性代数模块。

2. 定义一个矩阵。你可以使用NumPy的`np.array()`函数创建一个矩阵。

3. 进行SVD分解。使用`U, Sigma, VT = LA.svd(matrix)`对矩阵进行奇异值分解。`U`是左奇异向量矩阵，`Sigma`是奇异值向量，`VT`是右奇异向量矩阵。

4. 构建奇异值矩阵。使用`Sigma_mat = np.diag(Sigma)`创建一个奇异值矩阵，将奇异值向量转换为对角矩阵。

5. 求逆。使用`matrix_inv = np.dot(VT.T, np.dot(np.linalg.inv(Sigma_mat), U.T))`计算逆矩阵。这里使用了NumPy的`np.dot()`函数来进行矩阵乘法和矩阵转置。

6. 打印结果。使用`print(matrix_inv)`打印逆矩阵。

请注意，这只是一个使用SVD分解求逆的示例代码，你可以根据实际情况进行调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [30 分钟学会 SVD 矩阵分解（Python代码）](https://blog.csdn.net/Python_xiaowu/article/details/122432804)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [SVD分解（python实现调用）](https://blog.csdn.net/qq_41375318/article/details/125732441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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