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

Steven Burnton SVD