Die Singulärwertzerlegung

In diesem Kapitel beschäftigen wir uns mit einer weiteren Matrixzerlegung, der sogenannten Singulärwertzerlegung (oft abgekürzt als SVD, was vom englischen Begriff singular value decomposition stammt). Diese Zerlegung spielt in vielen Anwendungen von der Bildkompression bis hin zur Modellreduktion und Statistik eine zentrale Rolle. Der wesentliche Grund dafür ist, dass die Singulärwertzerlegung die beste Approximation durch Matrizen von kleinem Rang ermöglicht.