Machine learningMatrix Factorization
פירוק לערכים סינגולריים
פירוק לערכים סינגולריים (SVD) הוא טכניקת פירוק מטריצות יסודית המפרקת כל מטריצה A בגודל m × n למכפלה A = U Σ V^T, כאשר U ו-V הן מטריצות אורתוגונליות ו-Σ היא מטריצה אלכסונית של ערכים סינגולריים. SVD, שפותח על ידי Gene Golub ואחרים בשנות ה-1960–1970, הוא השיטה הרובסטית ביותר לניתוח מבנה מטריצות ולפתרון מערכות לינאריות.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Singular Value Decomposition (SVD). ScholarGate. https://scholargate.app/he/numerical-methods/singular-value-decomposition