Week 12 : Chapter 8 행렬의 대각화 part 2

※ 공개된 자료(Published Data) :

 

Section 8.6* SVD와 일반화된 역행렬

(정사각) 대칭행렬은 대각화가능함을 알았다. 그러면 이제 행렬대각화의 개념을 일반적인 $m \times n$행렬 $A$로 확장하는 방법을
다루고, 최소제곱해와 역행렬의 일반화된 개념 및 응용을 소개한다.

*8.6절 동영상 강의: http://youtu.be/7-qG-A8nXmo

 

특이값 분해 1

특이값 분해(SVD)

특이값 분해 2

    특이값 분해

가역행렬의 동치정리(SVD)

특이값 분해 3

 

일반화된 역행렬

일반화된 역행렬(pseudo-inverse)

    일반화된 역행렬 1

일반화된 역행렬 1

    일반화된 역행렬 2

일반화된 역행렬 2

일반화된 역행렬 3

    일반화된 역행렬 3 (Least Square Line)

 

 

Copyright @ 2013 SKKU Matrix Lab.
Made by Manager: Prof. Sang-Gu Lee with Jae Hwa Lee, Kyung-Won Kim, Shaowei Sun, Jae-Yoon Lee, Young-Jun Lim