SVD：奇异值分解

“奇异值分解”（Singular Value Decomposition，简称 SVD）是一种在线性代数和矩阵分析中广泛使用的重要数学方法。该术语常见于电子工程、计算机科学、数据压缩及机器学习等领域，因其名称较长，通常缩写为 SVD，便于书写和快速交流。通过奇异值分解，可以将复杂矩阵分解为三个特定矩阵的乘积，在数据分析、信号处理和降维计算中具有广泛应用价值。

Singular Value Decomposition具体释义

  • 英文缩写：SVD
  • 英语全称：Singular Value Decomposition
  • 中文意思：奇异值分解
  • 中文拼音：qí yì zhí fēn jiě
  • 相关领域： svd 电子

Singular Value Decomposition的英文发音

例句

  1. The problem of image matching and target tracking based on singular value decomposition ( SVD ) was discussed.
  2. 研究了基于奇异值分解(SVD)的图像匹配和目标跟踪问题。
  3. The algorithm is a matrix singular value decomposition.
  4. 该算法将一个矩阵进行奇异值分解(SVD)。
  5. In this article we study the structures of the nonsingular matrices of the multiple quotient singular value decomposition QQ-SVD.
  6. 本文着重研究了三个矩阵QQ-SVD分解中非奇异矩阵的性质结构。
  7. Numerical method is presented by using singular value decomposition and an example is given.
  8. 应用奇异值分解(SVD)，给出了结构模型修正的数值方法，并进行了数值实验。
  9. This paper discusses the synthetical control designing problem for discrete linear stochastic systems with generalized inverse theory and the singular value decomposition theory.
  10. 利用广义逆理论和奇异值分解(SVD)理论，研究离散型线性随机系统的综合控制设计问题。

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