计算线性代数的莱斯利矩阵Matlab代码，附带详细注释：快速实现SVD并应用于其场景

莱斯利矩阵matlab代码计算线性代数 代码中线性代数的注释和代码实验。 想法是尽快构造SVD，然后将其用于其他所有功能-从表征可逆性到参数化线性回归模型的损失表面。 其中涵盖了一些有趣的东西： 实谱定理的证明和代码演示 奇异值分解（SVD）的证明 关于Moore-Penrose伪逆的广泛讨论 Gram-Schmidt算法的稳定性 表征线性回归问题的损失面 使用主轴定理表征二次形式。 数字。 高斯和的SVD。 仅前几个矢量有意义，其余的则为噪声模型。 数字。 不定矩阵的能量面。 它具有负的最小值和正的最大值。 快速链接 参考