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奇異值分解 (SVD) | 線代啟示錄
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日期：2025-10-15
本文的閱讀等級：中級 奇異值分解 (singular value decomposition，以下簡稱 SVD… ... 令 的行向量為 ， 的行向量為 ， 可以表示為 個秩-1（rank-one）矩陣之和： 這指出 僅由 的前 個行向量 (以 表示)， 的前 個列向量 (以 表示)，以及 的左上 分塊決定 (以 ......看更多
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