lienaralgebra1 # 10. SVD (Singular Value Decomposition) 사전 지식 직교행렬 (othogonal matrix) 직교행렬은 각 열벡터가 서로 직교하는 행렬을 의미하며, 각 열벡터의 스칼라값이 1일 경우, 해당 행렬은 정규직교행렬이라고 한다. 대각행렬 (diagonal matrix) 대각행렬은 주대각선 요소에만 값이 존재하는 행렬을 의미한다. 그러므로 대각행렬에 대한 전치행렬(transpose matrix)은 결국 자기 자신이다. 고유값 분해 (eigen value decomposition) 1편, 2편 SVD (Singular Value Decomposition) SVD의 정의는 특정 벡터들이 서로 직교할 때, 해당 벡터들에 선형변환 $A_{m \times n}$를 취한 경우, 선형변환된 벡터들이 크기는 변하더라도 여전히 직교하는가? 의 의미를 지니고 있다. 행.. 2022. 1. 17. 이전 1 다음
