13.2 SVD: Descomposición en Valores Singulares
Descomposición en Valores Singulares
Si A es una matriz cualquiera siempre tiene dos conjuntos de vectores singulares (los vectores propios de y de ).De manera sorprendente, los valores propios de ambas matrices son iguales , tienen los mismos valores propios de , A es a menudo rectangular, pero y son matrices cuadradas, simétricas y definidas positivas.
La descomposición en valores singulares (SVD) separa cualquier matriz en piezas simples, cada pieza es un vector columna multiplicado por un vector fila.
Matrices 2x2
Matrices 2x3