Розмір шрифта: 

У роботі розглядається сингулярний розклад матриці (SVD) як сучасний та ефективний метод розв’язання систем лінійних рівнянь. Пояснюється, чому класичні методи не завжди забезпечують результат при роботі з великими або майже виродженими системами. Розглянуто геометричний та практичний зміст SVD. Особлива увага приділяється інтуїтивному поясненню методу та його застосуванню у сучасних галузях: машинному навчанні, комп’ютерній графіці, обробці сигналів і аналізі даних. Показано, що SVD дозволяє не лише знаходити розв’язки, а й аналізувати структуру інформації в даних та підвищувати стійкість обчислень.

сингулярний розклад, SVD, системи лінійних рівнянь, стійкість обчислень, найменші квадрати, аналіз даних.