Formules mathématiques

Algèbre

Matières Accueil Rechercher

Sections

1Nombres et propriétés algébriques
2Puissances, exposants et radicaux
3Expressions algébriques
4Produits et identités notables
5Factorisation
6Expressions rationnelles et fractions partielles
7Équations
8Inégalités
9Systèmes d'équations
10Caractéristiques
11Polynômes
12Exponentielles et logarithmes
13Nombres complexes
14Séquences, séries finies et récurrences
15Vecteurs
16Matrices
17Déterminants et inverses
18Espaces vectoriels
19Applications linéaires
20Valeurs propres et diagonalisation
21Orthogonalité et projections
22Moindres carrés
23Décompositions matricielles
24Normes matricielles et conditionnement
25Algèbre booléenne
26Arithmétique modulaire
27Structures algébriques
28Codes linéaires et correction d'erreurs
29Cartes de relations

Rechercher des formules…

Langue

Chargement de la formule…

Formules mathématiques · contenu via API · Matières

À propos Avis Contact

Accueil
Algèbre
Décompositions matricielles
SVD

23. Décompositions matricielles

SVD

Niveau: avanzado

Dans 23. Décompositions matricielles

Formule

A=U\Sigma V^T

Étiquettes

algèbre
décompositions
décompositions matrices
formule algèbre
linéaire
réduction

Détail

Décomposition universelle en directions et échelles singulières.

Explore l’idée

Complexité computationnelle

Vous avez trouvé une erreur ? Contactez-nous.

Formules liées

Liée
Pseudoinverse
$\hat x=A^+b;\quad A^+=V\Sigma^+U^T$
Voir la formule Voir dans la section
Liée
Approche basse gamme
$A_k=\sum_{i=1}^{k}\sigma_i u_i v_i^T$
Voir la formule Voir dans la section
Liée
Norme de Frobenius
$\|A\|_F = \sqrt{\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}|a_{ij}|^2}.$
Voir la formule Voir dans la section
Liée
Norme spectrale
$\|A\|_2 = \sigma_{\max}(A).$
Voir la formule Voir dans la section
Liée
Numéro d'état
$\kappa(A) = \|A\|\,\|A^{-1}\|.$
Voir la formule Voir dans la section