Machine learningMatrix Factorization
تحليل القيم المفردة
تحليل القيم المفردة (SVD) هو تقنية أساسية لتحليل المصفوفات تقوم بتفكيك أي مصفوفة A بحجم m × n إلى حاصل الضرب A = U Σ V^T، حيث U و V مصفوفتان متعامدتان و Σ مصفوفة قطرية للقيم المفردة. تم تطوير SVD بواسطة جين غولوب وآخرين في الستينيات والسبعينيات، وهو الأسلوب الأكثر قوة لتحليل بنية المصفوفة وحل الأنظمة الخطية.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Golub, G. H., & Kahan, W. (1970). Calculating the singular values and pseudo-inverse of a matrix. Journal of the SIAM Series B: Numerical Analysis, 2(2), 205–224. DOI: 10.1137/0702016 ↗
- Golub, G. H., & Van Loan, C. F. (1983). Matrix computations (2nd ed.). Johns Hopkins University Press. ISBN: 0801854148
- Trefethen, L. N., & Bau, D. (1997). Numerical Linear Algebra. SIAM. DOI: 10.1137/1.9780898719574 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Singular Value Decomposition (SVD). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/numerical-methods/singular-value-decomposition