为什么要用到SVD分解？
从特征值和特征向量说起：
首先回顾下特征值和特征向量的定义：其中A是一个m*m的实对称矩阵，x是一个m维向量，则我们说λ是矩阵A的一个特征值，而x是矩阵A的特征值λ所对应的特征向量。
求出特征值和特征向量有什么好处呢？ 就是我们可以将矩阵A特征分解。假设我们已经求出了矩阵A的m个特征值：,以及这m个特征值所对应的特征向量
。若这m个特征向量线性无关，那么矩阵A就可以用下式的特征分解表示：
矩阵的SVD分解（理论到计算结果）
article/2025/9/26 19:00:45
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