Сингулярне розкладання

Дана стаття являється неперевіреним навчальним завданням. Студент: Чура Н. Я. Викладач: Назаревич О. Б. Термін до: 18 березня 2012 До вказаного терміну стаття не повинна редагуватися іншими учасниками проекту. Після завершення терміну виконання будь-який учасник може вільно редагувати дану статтю і витерти дане попередження, що вводиться за допомогою шаблону.

Прізвище	Чура
Ім'я	Наталя
По-батькові	Ярославівна
Факультет	ФІС
Група	СНм-51
Залікова книжка	СНм-11-256

Сингулярне розкладання (Singular Value Decomposition, SVD) – декомпозиція речовинної матриці з метою її приведення до канонічного виду. Сингулярне розкладання є зручним методом при роботі з матрицями. Воно показує геометричну структуру матриці і дозволяє наочно представити наявні дані. Сингулярне розкладання використовується при вирішенні найрізноманітніших завдань - від наближення методом найменших квадратів і рішення систем рівнянь до стиснення зображень. При цьому використовуються різні властивості сингулярного розкладання, наприклад, здатність показувати ранг матриці, наближати матриці даного рангу. SVD дозволяє обчислювати зворотні і транспонованих матриць великого розміру, що робить його корисним інструментом при вирішенні задач регресійного аналізу.
Для будь-якої речовинної [math](n\times n)[/math] - матриці [math]A[/math] існує дві речовинні ортогональні [math](n\times n)[/math] - матриці [math]U[/math] і [math]V[/math] й такі, що [math]{{U}^{T}}AV[/math] - діагональна матриця [math]\Lambda[/math],

[math]{{U}^{T}}AV=\Lambda[/math].

Матриці [math]U[/math] і [math]V[/math] вибираються так, щоб диагональні елементи матриці [math]\Lambda[/math] мали вид

[math]{{\lambda }_{1}}\ge {{\lambda }_{2}}\ge ...\ge {{\lambda }_{r}}\gt {{\lambda }_{r+1}}=...={{\lambda }_{n}}=0[/math],

де [math]~r[/math] - ранг матриці[math]A[/math]. Зокрема, якщо [math]A[/math] невироджена, то

[math]{{\lambda }_{1}}\ge {{\lambda }_{2}}\ge ...\ge {{\lambda }_{n}}\gt 0~[/math].

Індекс [math]r[/math] елемента [math]{{\lambda }_{r}}[/math] є фактична розмірність власного простору матриці [math]A[/math].
Стовпці матриць [math]U[/math] і [math]V[/math] називаються відповідно лівими і правими сингулярними векторами, а значення діагоналі матриці [math]\Lambda[/math] називаються сингулярними числами.
Еквівалентна запис сингулярного розкладання [math]A=U\Lambda {{V}^{T}}[/math].
Наприклад, матриця

[math]A=\left( \begin{matrix} 0.96 & 1.72 \\ 2.28 & 0.96 \\ \end{matrix} \right)[/math]

має сингулярне розкладання

[math]A=U\Lambda {{V}^{T}}=\left( \begin{matrix} 0.6 & 0.8 \\ 0.8 & -0.6 \\ \end{matrix} \right)\left( \begin{matrix} 3 & 0 \\ 0 & 1 \\ \end{matrix} \right){{\left( \begin{matrix} 0.8 & -0.6 \\ 0.6 & 0.8 \\ \end{matrix} \right)}^{T}}[/math]

Легко побачити, що матриці [math]U[/math] і [math]V[/math] ортогональні,

[math]{{U}^{T}}U=U{{U}^{T}}=I[/math], також [math]~{{V}^{T}}V=V{{V}^{T}}=I[/math],

і сума квадратів значень їх стовпців дорівнює одиниці.

Геометричний зміст SVD

Нехай матриці [math]A[/math] поставлений у відповідність лінійний оператор. Cінгулярне розкладання можна переформулювати в геометричних термінах. Лінійний оператор, що відображає елементи простору [math]{{R}^{n}}[/math] в себе представимо у вигляді послідовно виконуваних лінійних операторів обертання, розтягування і обертання. Тому компоненти сингулярного розкладання наочно показують геометричні зміни при відображенні лінійним оператором [math]A[/math] безлічі векторів з векторного простору в себе або в векторний простір іншої розмірності.

Простори матриці і SVD

Сингулярне розкладання дозволяє знайти ортогональні базиси різних векторних просторів розкладається матриці

[math]{{A}_{(n\times n)}}={{U}_{(n\times n)}}{{\Lambda }_{(n\times n)}}V_{(n\times n)}^{T}.[/math]

Для прямокутних матриць існує так зване економне уявлення сингулярного розкладання матриці

[math]{{A}_{(m\times n)}}={{U}_{(m\times m)}}{{\Lambda }_{(m\times n)}}V_{(n\times n)}^{T}[/math]

Згідно з цим поданням при [math]m\gt n[/math], діагональна матриця [math]\Lambda[/math] має порожні рядки (їх елементи рівні нулю), а при [math]m\lt n[/math] - порожні стовпці. Тому існує ще одне економне подання

[math]{{A}_{(m\times n)}}={{U}_{(m\times r)}}{{\Lambda }_{(r\times r)}}V_{(r\times n)}^{T},[/math]

в якому [math]r=\min (m,n).[/math] Нуль-простір матриці [math]A[/math] - набір векторів [math]\mathbf{x}[/math], для якого справедливе висловлювання [math]A\mathbf{x}=\mathbf{0}.[/math] Власне простір матриці [math]A[/math] - набір векторів [math]\mathbf{b}[/math], при якому рівняння [math]A\mathbf{x}=\mathbf{b}[/math] має ненульове рішення для [math]\mathbf{x}[/math]. Позначимо [math]\mathbf{u}k[/math] і [math]\mathbf{v}k[/math] - стовпці матриць [math]U[/math] і [math]V[/math]. Тоді розкладання [math]A=U\Lambda {{V}^{T}}~[/math] може бути записано у вигляді: [math]A=\sum\limits_{k=1}^{r}{{{A}_{k}}},\text{ }[/math] де [math]~{{A}_{k}}={{\mathbf{u}}_{k}}{{\lambda }_{k}}\mathbf{v}_{k}^{T}.[/math] Якщо сингулярне число [math]{{\lambda }_{k}}=0,[/math] то [math]A{{\mathbf{v}}_{k}}=\mathbf{0}~[/math] і [math]{{\mathbf{v}}_{k}}[/math] знаходиться в нуль-просторі матриці [math]A[/math], а якщо сингулярне число [math]{{\lambda }_{k}}\ne 0,[/math] то вектор [math]{{\mathbf{u}}_{k}}[/math] перебувають у власному просторі матриці [math]A[/math].