La decomposizione in valori singolari estende il concetto di diagonalizzazione di matrici quadrate alle matrici rettangolari. Prima di spiegare nel dettaglio come questo sia possibile nel campo dei numeri reali e in quello dei numeri complessi, verranno richiamati concetti di Algebra Lineare come autovalori e autovettori. Inoltre, per la piena comprensione dell’argomento, daremo una panoramica delle proprietà che possiede lo spazio vettoriale complesso. Successivamente verranno presentate applicazioni della decomposizione in valori singolari, come la matrice pseudoinversa e l’approssimazione di rango basso, utili in diversi settori ingegneristici, come quello industriale e biomedico.

Decomposizione in valori singolari e sue applicazioni nel campo dell'Ingegneria

FORTUNATO, FRANCESCO
2021/2022

Abstract

La decomposizione in valori singolari estende il concetto di diagonalizzazione di matrici quadrate alle matrici rettangolari. Prima di spiegare nel dettaglio come questo sia possibile nel campo dei numeri reali e in quello dei numeri complessi, verranno richiamati concetti di Algebra Lineare come autovalori e autovettori. Inoltre, per la piena comprensione dell’argomento, daremo una panoramica delle proprietà che possiede lo spazio vettoriale complesso. Successivamente verranno presentate applicazioni della decomposizione in valori singolari, come la matrice pseudoinversa e l’approssimazione di rango basso, utili in diversi settori ingegneristici, come quello industriale e biomedico.
2021
Singular Value Decomposition and its applications in the field of Engineering
valori singolari
funzione lineare
autovalori
matrice
base ortonormale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/34634