Décomposition de la valeur singulière: principes fondamentaux et applications

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux de la décomposition de la valeur singulière (SVD), y compris les quatre sous-espaces fondamentaux, SVD d'une matrice carrée, les bases orthonormées et les combinaisons linéaires de vecteurs. La séance de cours se penche également sur l'importance des matrices orthogonales, le calcul des valeurs singulières, et l'application de SVD dans la détermination d'une base orthonormale. En outre, il explore le processus de construction d'une base orthonormale, l'importance des valeurs singulières et les implications pratiques de la SVD dans les scénarios du monde réel.