Yagona qiymatlar parchalanishi (Singular value decomposition)

Tavsif

Yagona qiymatlar parchalanishi (SVD) matritsalarni faktorizatsiya qilish usuli bo'lib, matematikada va amaliy dasturlarda keng qo'llaniladi. Matematik jihatdan, ixtiyoriy A matritsasi uchta matritsa ko'paytmasiga ajratiladi: \( A = U \Sigma V^T \). Bu yerda \( U \) va \( V \) ortogonal matritsalar, \( \Sigma \) esa diagonal bo'lib, singular qiymatlarni o'z ichiga oladi. SVD asosida matritsaning rangi, qator va ustunlari liniyaviy bog‘liqligi aniqlanadi. Kompyuter ko'rish, ma'lumotlar siqish va fanga tatbiqlarda qo'llanilib, masalan, Genom ma'lumotlarini siqish, rekomendatsiya tizimlari va tasvirni qayta ishlashda qo'llanadi

Hujjat haqida

Kategoriya

Taqdimotlar | Informatika va AT

Format

PPTX

Hajmi

11 bet

Fayl hajmi

301.69 KB

Muallif

Abu Bakr

Qo'shilgan

25.02.2026