Изменения
→Алгоритм SVD
Матрицы <tex> U, V </tex> ортогональные, а <tex> \Sigma </tex> {{---}} диагональная, то есть:
<tex> UU^T = I_n</tex>,<tex>VV^T = I_m</tex>, <tex> \Sigma = diag(\lambda_1,\dots,\lambda_{min(n, m)})</tex>, <tex>\lambda_1 \geq \dots \geq \lambda_{min(n, m)} \geq 0 </tex>.
Обратить внимание же стоит на усеченное разложение, когда из лямбд, остаются только первые <tex> d </tex> чисел, а остальные полагаются равными нулю.
