线性代数笔记17：SVD通俗理解

前面已经对SVD进行了推导，但自己一直理解不够深入，知道看了Strang教授的视频才恍然大悟。

思考

• 对于对称矩阵，我们知道，可以分解为$A = Q\Lambda Q^T$，这是很美妙和对称的式子，但对于一般的矩阵，我们怎么能得到类似的式子呢？

• 我们的目标是想要找到两组不同的正交矩阵（$U$，$V$）和对角矩阵$\Lambda$，来表示$A$。

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子空间

• 这里，我们回到四个基本子空间。我们可以在行空间（row space）中找到一组标准正交基（这很容易），将其进行映射后（通过$A$），转化为列空间（column space）中的标准正交基。也就是说，在行空间中的$V_1$，通过$AV_1$转化为列空间中的$U_1$：

  $$AV_1 = \sigma_1 U_1$$

  其中$\sigma_1$为伸缩因子。

• 将所有行空间和列空间中的标准正交基写成矩阵的形式：

  $$A(V_1,...,V_r) = (U_1,...,U_r)diag(\sigma_1,...,\sigma_r)$$
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  其中，$r$表示矩阵的秩。

• 我们很容易将其扩充为整个行空间和列空间：

  $$A(V_1,...,V_r,V_{r+1},....V_m) = (U_1,...,U_r,U_{r+1},...,U_n)diag(\sigma_1,...,\sigma_r,0,...,0)$$

• 其中，扩充的基向量来源于零空间和左零空间（这很容易）。

回到SVD

• 这样，我们整理一下就得到：

  $$A V=U\sum$$
  $$A = U\sum V^{-1} = U\sum V^T$$

• 这就是SVD分解：我们需要在行空间和列空间中找到两组不同的基，并且这两组基可以通过$A$相互转换。

• 然而，这还不够。我们不知道如何求得$U$和$V$。最常见的想法就是：我们把一个变量消去，只保留一个变量，这样就容易求解了。

• 幸运的是，这很容易，考虑：

  $$A^TA = V\sum^TU^TU\sum V = V\sum^2V^T = V diag(\sigma_1^2,...)V^T$$

  我们发现，在$A^TA$这个对称矩阵中，$V$就是其特征值，而它的所有非零特征向量都是正的，因此这个矩阵是半正定的。

• 可以对$AA^T$同样进行求解求得$U$。

• 我们发现，尽管$A$是任意矩阵，但$A^TA$和$AA^T$很特殊，并且可以通过求其的特征向量来对$A$进行奇异值分解。

• 实际上，$A^TA$和$AA^T$还有更为特殊的关系（特征值相同等等），严格的推导可以参考我这篇博客。

总结

其实SVD没什么特别的，就是我们对于实对称矩阵的推广。

经过分析，我们发现在列空间和行空间中找到一组基，可以使得任意矩阵分解成$A = U\sum V^T$的形式。

并且，求解$U$和$V$并不复杂，与$AA^T$和$A^TA$有关。

在求解时，先求$AA^T$的特征值和特征向量，其特征向量单位化后就是$U$的前r列，再将其扩充到左零空间；同样，求$A^TA$的特征向量，单位化后就是$V$的前r列，再将其扩充到零空间；填充$\sum$，即可求解。