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特征值分解矩阵的特征值分解和奇异值分解2008-04-0720:17定理:（奇异值分解）设A为m*n阶复矩阵，则存在m阶酉阵U和n阶酉阵V，使得:

A=U*S*V’

其中S=diag(σi,σ2,……,σr)，σi>0

(i=1,…,r)，r=rank(A)。

推论：设A为m*n阶实矩阵，则存在m阶正交阵U和n阶正交阵V，使得

A=U*S*V’

其中S=diag(σi,σ2,……,σr)，σi>0

(i=1,…,r)，r=rank(A)。

1、奇异值分解非常有用，对于矩阵A(m*n)，存在U(m*m)，V(n*n)，S(m*n)，满足A=U*S*V’。U和V中分别是A的奇异向量，而S是A的奇异值。AA'的正交单位特征向量组成U，特征值组成S'S，A'A的正交单位特征向量组成V，特征值（与AA'相同）组成SS'。因此，奇异值分解和特征值问题紧密联系。

2、奇异值分解提供了一些关于A的信息，例如非零奇异值的数目（S的阶数）和A的秩相同，一旦秩r确定，那么U的前r列构成了A的列向量空间的正交基。

关于奇异值分解中当考虑的对象是实矩阵时:S对角元的平方恰为A'A特征值的说明.(对复矩阵类似可得)

从上面我们知道矩阵的奇异值分解为:A=USV,其中U,V是正交阵(所谓B为正交阵是指B'=B-1,即B'B=I),S为对角阵.

A'A=V'S'U'USV=V'S'SV=V-1S2V

上式中,一方面因为S是对角阵,S'S=S2,且S2对角元就是S的对角元的平方.另一方面注意到A'A是相似与S2的,

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