David C.Lay 의 Linear algebra and its application를 공부하면서 정리해보았습니다. 감사합니다. 6.4 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition) 6.1 대칭행렬의 대각화에서 배웠던 대각화 이론은 많은 분야에서 적용할 수 있습니다. 하지만, 모든 행렬이 $A=PDP^{-1}$로 분해되지 않습니다. D가 대각행렬이기 때문에 A는 m x m 행렬이어야지 대각화를 할 수 있었습니다. 특이값 분해($A=QDP^{-1}$)는 행렬의 크기(m x n)와 상관없이 대각화가 가능합니다. m x n 행렬의 특이값(The Singular Values of an m x n Matrix) m x n 크기의 행렬 A의 특이값(singular values)은 $A..
