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"奇异值分解"相关考试题目
1.
在奇异值分解中,M = U ∑ V ,其中M的
2.
矩阵的奇异值分解是唯一的 .
3.
奇异值分解Singular Value Decomposition 比主成分分析需要更()的内存空间。
4.
设x，Ax的向量范数为∥.∥2，证明：它对应的算子范数是证 对任意矩阵A，存在酉矩阵u，V，使得矩阵A的奇异值分解为A=UDV．其中σ1，σ2，…，σn是矩阵A的奇异值，D=diag(σ1，σ2，…，σn)．
5.
矩阵分别对a进行特征值分解、奇异值分解、LU分解、QR分解。
6.
有关奇异值分解（SVD）的说法，正确的是哪项？
7.
设x，Ax的向量范数为∥.∥2，证明：它对应的算子范数是证 对任意矩阵A，存在酉矩阵u，V，使得矩阵A的奇异值分解为A=UDV．其中σ1，σ2，…，σn是矩阵A的奇异值，D=diag(σ1，σ2，…，σn)．
8.
下面属于维归约常用的线性代数技术的有：( )A主成分分析B特征提取C奇异值分解D特征加权E离散化
9.
若一个矩阵能作奇异值分解，则该矩阵一定是方阵.
10.
X为3阶随机矩阵，分别对X进行如下操作：求X的三角分解；求X的正交分解；求X的特征值分解；求X的奇异值分解；
11.
奇异值分解本质上为矩阵在酉等价下的一种标准形
12.
设\(A=\begin{pmatrix}cos{\theta}&-sin{\theta}\\sin{\theta}&cos{\theta}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}2&0\\0&2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}cos{\alpha}&-sin{\alpha}\\sin{\alpha}&cos{\...
13.
对一个矩阵进行奇异值分解，其奇异值矩阵一定是一个方阵且奇异值一直按从大到小的顺序排列。
14.
在A的奇异值分解式(1.5)中，记U和V的列向量分别为u1，u2，…，um和v1，v2，…，vn，则
15.
已知矩阵 有奇异值分解 ,其中 为相应的酉矩阵, 为奇异值,则下列说法错误的是()
16.
关于奇异值分解,下列说法正确的是
17.
设矩阵Am×n的一个奇异值分解为，求矩阵的一个奇异值分解．
18.
扩展库 numpy 的线性代数子模块 linalg 中提供了计算奇异值分解的 svd0 函数。
19.
判断：奇异值分解中Vr与GTG的特征向量有关。（ ）
20.
设(r≥1)的奇异值分解为其中U和V及∑r，的意义同式(1.5)，则(1.8)
21.
设实矩阵\(A\)有奇异值分解：\(A=U\Sigma V^T\)，其中\(U=(u_1,\cdots,u_m)\)，\(V=(v_1,\cdots,v_n)\)，\(A^+\)为\(A\)的伪逆，则下列说法错误的是 \(\Sigma=\begin{pmatrix}\sigma_1&&&\\&\ddots&&\\&&\sigma_r&...
22.
扩展库numpy在linalg模块中提供了计算奇异值分解的函数svd（）。
23.
扩展库numpy在linalg模块中提供了计算奇异值分解的函数svd()。
24.
扩展库numpy的线性代数子模块linalg中提供了计算奇异值分解的svd()函数。（）
25.
矩阵的奇异值分解是惟一的。（ ）
26.
，对X进行如下操作： （1）求X的LU分解； （2）求X的正交分解； （3）求X的特征值分解； （4）求X的奇异值分解。
27.
矩阵a=[9 1 2 5 6 3 8 2 7] ,分别对 a 进行特征值分解、奇异值分解、 LU 分解、 QR 分解及 Chollesky 分解。
28.
扩展库numpy在linalg模块中提供了计算奇异值分解的函数svd()
29.
奇异值分解Singular Value Decomposition 是一个能适用于任意的矩阵的一种分解的方法。
30.
设，求A与AT的奇异值分解．
31.
下面关于奇异值分解（SVD）的描述中错误的是？
32.
设 ，求A与A T 的奇异值分解．
33.
LSA(Latent Semantic Analysis)是一种自然语言处理算法，通过矩阵的奇异值分解到达聚类的目的
34.
求矩阵A= 的奇异值分解．
35.
X为3阶随机矩阵，分别对X进行如下操作： 求X的三角分解；求X的正交分解；求X的特征值分解；求X的奇异值分解；
36.
矩阵的满秩分解和奇异值分解只适用于方阵
37.
进行奇异值分解的R语言函数是（ ）。
