Singular Value Decomposition
Singular Value Decomposition (SVD) is a fundamental matrix factorization technique that decomposes any m × n matrix A into the product A = U Σ V^T, where U and V are orthogonal matrices and Σ is a diagonal matrix of singular values. Developed by Gene Golub and others in the 1960s–1970s, SVD is the most robust method for analyzing matrix structure and solving linear systems.
Zdrojový záznam
Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.
- 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
Spravovaná tvrzení
Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.
Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.
Související metody
Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.
Vygenerovaný graf vztahů nemá pro tuto metodu žádný odchozí vztah.