Ανάλυση Ιδιαζουσών Τιμών
Η Ανάλυση Ιδιαζουσών Τιμών (SVD) είναι μια θεμελιώδης τεχνική παραγοντοποίησης πινάκων που αναλύει οποιονδήποτε πίνακα m × n, Α, στο γινόμενο Α = U Σ V^T, όπου U και V είναι ορθογώνιοι πίνακες και Σ είναι ένας διαγώνιος πίνακας ιδιαζουσών τιμών. Αναπτυγμένη από τον Gene Golub και άλλους τη δεκαετία του 1960-1970, η SVD είναι η πιο στιβαρή μέθοδος για την ανάλυση της δομής πινάκων και την επίλυση γραμμικών συστημάτων.
Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο
Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Πηγές
- 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 ↗
Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα
ScholarGate. (2026, June 3). Singular Value Decomposition (SVD). ScholarGate. https://scholargate.app/el/numerical-methods/singular-value-decomposition
Αναφέρεται από
Εντοπίσατε πρόβλημα σε αυτή τη σελίδα; Αναφέρετέ το ή προτείνετε διόρθωση →