目次
- 7.4.1
7.4 極分解と特異値分解の結果
極分解および特異値分解は、多くの興味深い行列解析の問題に現れる。本節では、そのいくつかの応用例を紹介する。さらに多くの例は問題セクションで提示される。
この節を通して、もし \( X \in M_{m,n} \) であれば、\( q = \min\{m, n\} \) とし、特異値を大きい順に並べて
\sigma_1(X) \ge \sigma_2(X) \ge \cdots \ge \sigma_q(X)
と表すものとする。また、行列 \( \Sigma(X) = [s_{ij}] \) を次のように定める。
s_{ii} = \sigma_i(X) \quad (i = 1, \ldots, q)
すなわち、\( \Sigma(X) \) は \( m \times n \) の対角行列であり、各対角成分が対応する特異値 \( \sigma_i(X) \) である。
行列解析の総本山

[行列解析]総本山
行列解析の総本山。行列解析の内容を網羅的かつ体系的に整理しています。線形代数の学習を一通り終えた方が、次のステップとして取り組むのに最適です。行列に関する不等式を研究するには、行列解析の知識が欠かせません。
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