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Saturday, November 28, 2009

SVD - Singular Value Decomposition

Singular Value Decomposition (SVD)는 linear algebra에서 real 혹은 complex matrix에서 중요한 factorization으로써 signal processing과 statistics에서 사용된다. SVD를 채용하고 있는 응용 분야는 pseudoinverse, least squares fitting of data, matrix approximation, matrix에서 rank, range, null space의 결정할 때 사용된다.

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