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特異値分解
とくいちぶんかい 1対1で対応singular value decomposition
名詞 ・話し言葉 別の言い方 SVD
式と読み方
定義
任意の行列を A = U Σ Vᵀ（U, V は直交行列、Σ は特異値を並べた対角行列）の形に分けること。
Writing any matrix as A = U Σ Vᵀ, where U and V are orthogonal and Σ is diagonal with the singular values.
例文
話し言葉 The SVD works for any matrix, even a rectangular one. 特異値分解は、長方形の行列でもどんな行列にも使える。
書き言葉・答案 Find a singular value decomposition of the matrix. 行列の特異値分解を求めよ。