奇异值分解（SVD）

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0 - 特征值分解（EVD）

奇异值分解之前需要用到特征值分解，回顾一下特征值分解。

假设$A_{m \times m}$是一个是对称矩阵（$A=A^T$），则可以被分解为如下形式，

$$A_{m\times m}=Q_{m\times m}\Sigma_{m\times m} Q_{m\times m}^T=Q_{m\times m}\begin{bmatrix}\lambda_1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \lambda_2 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & \ddots & 0 \\0 & 0 & 0 & \lambda_m \end{bmatrix}Q_{m\times m}^T,$$

其中$Q_{m\times m}$为标准正交矩阵，即$Q_{m\times m}Q_{m\times m}^T=I_{m\times m}$，$\Sigma_{m\times m}$为对角矩阵，$\lambda_i$为特征值。

注意到，特征值分解要求被分解的矩阵必须是实对称矩阵！

1 - 奇异值分解（SVD）

由于现实遇到的问题中的矩阵很难保证是实对称矩阵，奇异值分解便可以处理更加广泛的矩阵。

1.0 - 定义

对于实数矩阵$A_{m\times n}$，可以将其分解为如下形式，

$$A_{m\times n}=U_{m\times m}\Sigma_{m\times n} V_{n\times n}^T=U_{m\times m}\begin{bmatrix}\sigma_1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \sigma_2 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & \ddots & 0 \\ 0 & 0 & 0 & \ddots \end{bmatrix}_{m\times n}V_{n\times n}^T,$$

其中$U_{m\times m}$和$V_{n\times n}$分别为左奇异矩阵和右奇异矩阵，且均为标准正交矩阵（$U_{m\times m}U_{m\times m}^T=I_{m\times m}$和$V_{n\times n}V_{n\times n}^T=I_{n\times n}$），$\sigma_i$称为奇异值，$Q$（特征矩阵）中的每一列$q_i$为$\sigma_i$对应的特征向量。

1.1 - 求解

注意到，有如下性质，

$$AA^T=U\Sigma V^TV\Sigma^T U^T\&=U\Sigma\Sigma^T U^T=U\begin{bmatrix}\sigma_1^2 & 0 & 0 & 0\\ 0 & \sigma_2^2 & 0 & 0\\ 0 & 0 & \ddots & 0\\ 0 & 0 & 0 & \ddots\end{bmatrix}_{m\times m}U^T,$$

$$A^TA=V\Sigma^T U^TU\Sigma V^T=V\Sigma^T\Sigma V^T=V\begin{bmatrix}\sigma_1^2 & 0 & 0 & 0\\ 0 & \sigma_2^2 & 0 & 0\\ 0 & 0 & \ddots & 0\\ 0 & 0 & 0 & \ddots\end{bmatrix}_{n\times n}V^T,$$

其中，$AA^T$和$A^TA$均为实对称矩阵，由上述两式可得，$\Sigma\Sigma^T$和$\Sigma^T\Sigma$分别为$AA^T$和$A^TA$经过矩阵分解之后的特征值矩阵，因此对特征值矩阵开方即可得到奇异值矩阵。

2 - 参考资料

https://www.cnblogs.com/endlesscoding/p/10033527.html

奇异值分解（SVD）

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原文地址：https://www.cnblogs.com/CZiFan/p/11707616.html