Décomposition de la valeur singulaire

Cette séance de cours couvre le théorème de la décomposition de la valeur singulière (SVD), indiquant que pour une matrice A de rang r, il existe des matrices diagonales, des matrices orthogonales U et V telles que A = U-V^T. Le SVD n'est pas unique, mais U et V le sont. La séance de cours examine également les vecteurs singuliers gauches et les vecteurs singuliers droit de A, la preuve de SVD, et le processus de normalisation pour obtenir une base orthonormale. La séance de cours se termine par des exemples montrant le théorème SVD en pratique.