奇异值分解SVD（第一次写博文，不好的地方望理解）
写在前面
第一次写博文，把这里当做自己的学习总结的地方，如果有不对的地方可以评论或者私信我，希望大家不吝赐教！
SVD
SVD，中文称作奇异值分解，我先说说我为什么会学这个，我是在看视觉slam十四讲的时候，如何在已知两张图像上的匹配点的像素的情况下，估计相机的运动，里面提到了本质矩阵，对本质矩阵进行奇异值分解。
学过线性代数的都知道，方阵可以求解特征值和与特征值对应的特征向量，但是，这个只是针对方阵而言的。对于非方阵，比如Amxn，这里的m和n不相等，不是方阵，那么能对这样的矩阵进行上面所说的特征分解呢？
答案是可以的。定义矩阵A的SVD如下
（第一次用，不会打公式，尬住了，我用手写拍照吧，字不好看，各位大佬轻点喷）
标签：特征值,SVD,矩阵,分解,奇异,方阵 来源： https://blog.csdn.net/DADAPAPA/article/details/116242217
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