데알못정을

1. 특이값 분해(Singulart Value Decomposition, SVD) 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)란 실수 벡터 공간에서 A가 m $\times$ n 행렬일 때, 다음과 같이 3개의 행렬의 곱으로 분해(decomposition)하는 것을 말한다. $$A=U\sum_{}^{}V^T$$ 여기서 각 3개의 행렬은 다음과 같은 조건을 만족한다. $$U: m\times m 직교행렬$$ $$V: n\times n 직교행렬$$ $$\sum : m\times n 직사각대각행렬$$ 직교행렬(orthogonal matrix)이란 자신과 자신의 전치 행렬(transposed matrix)의 곱 또는 이를 반대로 곱한 결과가 단위행렬(identity matrix)이 되..