06/02/2018, 14:00 — 15:00 — Anfiteatro Abreu Faro
Ana Moura, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa
Decomposição em valores singulares: visualizações e tratamento de dados (I)
Começamos por mostrar como a decomposição SVD (decomposição em valores singulares) permite uma descrição completa dos quatro subespaços matriciais: linhas, espaço nulo, espaço das colunas e espaço nulo da matriz transposta, para depois estudar algumas das suas aplicações mais recentes: tratamento de imagens digitalizadas, compressões digitalizadas de títulos numa biblioteca, tratamento de dados estatísticos ou ainda soluções de mínimos quadrados.
Sugestão: para rever conteúdos sobre valores e vetores próprios e diagonalização de matrizes simétricas que estão na base dos valores e vetores singulares (pré-requisitos da SVD), e ainda encontrar alguns desafios deste mini-curso sugiro a inscrição no curso online valores próprios.
Ver também
Decomposição em valores singulares
