深入理解张量 第一章 张量理论基础

深入理解张量 第二章 张量分解与降维 (Tensor Decompositions & Dimensionality Reduction) 对于矩阵 X∈Rm×n ,其SVD表示为 X=UΣVT ,其中 U∈Rm×m 与 V∈Rn×n 为正交矩阵,Σ 为对角矩阵,对角元 σ1​≥σ2​≥⋯≥σmin(m,n)​≥0 称为奇异值。Eckart-Young-Mirsky定理确立了截断SVD的最优性:在所有秩不超过 r 的矩阵中,Xr​=∑i=1r​σi​ui​viT​ 最小化Frobenius范数逼近误差 ∥X−Xr​∥F​。该定理依赖于矩阵秩的唯一定义与SVD的唯一性(奇异值唯一,奇异向量在符号与重数范围内唯一)。 阅读详情

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10、张量代数深入解析

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