矩阵奇异值分解

矩阵的奇异值分解（singular value decomposition，简称SVD）是线性代数中很重要的内容，并且奇异值分解过程也是线性代数中相似对角化分解（也被称为特征值分解，eigenvalue decomposition，简称EVD）的延伸。因此，以下将从线性代数中最基础的矩阵分解开始讲起，引出奇异值分解的定义，并最终给出奇异值分解的低秩逼近问题相关的证明过程。