奇异值分解(SVD)和最小二乘解在解齐次线性超定方程中的应用
奇异值分解,是在A不为方阵时的对特征值分解的一种拓展。奇异值和特征值的重要意义相似,都是为了提取出矩阵的主要特征。
对于齐次线性方程 A*X =0;当A的秩大于列数时,就需要求解最小二乘解,在||X||=1的约束下,其最小二乘解为矩阵A'A最小特征值所对应的特征向量。
假设x为A'A的特征向量的情况下,为什么是最小的特征值对应的x能够是目标函数最小?具体证明如下:
齐次线性方程组的最小二乘问题可以写成如下:min ||Ax||
s.t: ||x||=1
目标函数:||Ax|| = x'A'Ax = x'λx=λ||x||=λ,其中λ是A'A的特征值。
于是可知,得到了A'A的最小特征值,就得到了最优值,而其最小特征值对应的特征向量就是最优解.
而对M进行SVD分解(*表示共轭转置):
- 可见M*M的特征向量就是V的列向量。
转载于:https://www.cnblogs.com/litaotao-doctor/p/5324160.html
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