SVD和AAt AtA的eigenvalue eigenvector的关系
时间: 2024-06-02 22:07:30 浏览: 224
特征值分解(EVD)和奇异值分解(SVD)应用于图片压缩仿真的MATLAB代码
SVD (Singular Value Decomposition) 可以将任意矩阵分解成三个部分:U、S、V。其中,U 和 V 是正交矩阵,S 是对角矩阵,其对角线上的元素称为奇异值 (singular value)。对于一个矩阵 A,其 SVD 分解为:
A = USV^T
其中,S 是一个对角矩阵,其对角线上的元素就是 AAt 或 AtA 的 eigenvalue 的平方根。同时,U 和 V 的列向量分别是 AAt 和 AtA 的 eigenvector。关于 SVD 的更多细节,可以参考相关教材或者网上的资料。
阅读全文