AI笔记: 数学基础之正交矩阵与矩阵的QR分解

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原创 最新推荐文章于 2026-09-06 11:27:09 发布 2.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

正交矩阵

  • 若n阶方阵A满足ATA=EA^TA = EATA
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基于QR分解与Jacobi方法的SVD分解 基于QR分解方法的SVD分解：矩阵的 SVD 分解并不唯一。主要的并行算法子程序都是基于经典求解矩阵奇异值的串行方法而实现的。基于 QR 迭代求解矩阵奇异值的方法，是求解双对角矩阵所有奇异值最快速的算法，求解出的奇异值可以达到较高的相对精度；分而治之方法，它是求解全部矩阵奇异值和奇异向量速度很快的算法，但是当求解微小的奇异值时，往往不能保证很高的相对精度，对于一般应用来说，分而治之算法求解出的奇异值 阅读详情

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