Descomposición de valor singular
• svds(A): permite devolver un valor que contiene los valores singulares de A, las raíces cuadradas positivas de eigenvalues de la matriz AH·A, donde AH es la transpuesta conjugada de A. AH se puede calcular mediante los operadores transpose y complex conjugate como se indica a continuación.
• svd(A): permite devolver un vector de 3 arrays anidados.
El primer array contiene el vector s de valores singulares devueltos por svds. Los dos arrays siguientes son las matrices U y VH que cumplen con A = U∙diag(s)·VH. La tercera entrada VH es la transpuesta conjugada de V.
El tercer array es VH y no V. Esto significa que la transpuesta conjugada ya se ha aplicado al array devuelto. No es necesario volver a aplicarla. El array devuelto puede utilizarse directamente en la fórmula.
Argumentos
• A es un array m × n, donde m ≥ n. Para svd, los elementos del array deben ser números reales; para svds, se permiten valores complejos.
Información adicional
• Los valores singulares siempre son reales y positivos. Los valores muy bajos deben interpretarse como 0.
• La función svd utiliza las bibliotecas Intel Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS)/Linear Algebra Package (LAPACK).