「SVD」是「Singular Value Decomposition」的縮寫，中文翻譯為「奇異值分解」。這是一種在數學和計算機科學中廣泛使用的矩陣分解技術，主要用來將一個矩陣分解為三個矩陣的乘積，這三個矩陣分別是：一個正交矩陣、一個對角矩陣和另一個正交矩陣。SVD在數據分析、信號處理、機器學習和圖像處理等領域中具有重要應用，特別是在降維、特徵提取和推薦系統中。
指將一個矩陣分解成更簡單的形式，以便於計算和分析。這種技術在數據科學和工程中非常重要，因為它能夠幫助簡化複雜的計算過程，並提取有用的特徵。
例句 1：
矩陣分解在機器學習中常用於特徵提取。
Matrix decomposition is often used in machine learning for feature extraction.
例句 2：
我們使用矩陣分解來簡化數據處理過程。
We use matrix decomposition to simplify the data processing workflow.
例句 3：
這種矩陣分解技術可以幫助我們更好地理解數據。
This matrix decomposition technique helps us better understand the data.
在數學中，線性代數技術是處理向量和矩陣的基礎工具。這些技術在科學、工程和經濟學等多個領域中應用廣泛，特別是在解決線性方程組和進行數據分析時。
例句 1：
線性代數技術在計算機視覺中有著重要的應用。
Linear algebra techniques have important applications in computer vision.
例句 2：
學習這些線性代數技術是理解數據結構的關鍵。
Learning these linear algebra techniques is key to understanding data structures.
例句 3：
許多數據分析方法都依賴於線性代數技術。
Many data analysis methods rely on linear algebra techniques.
這是一種用於從數據中提取有意義資訊的技術。數據分析方法可以幫助研究人員和分析師理解和解釋數據，並做出基於數據的決策。
例句 1：
數據分析方法可以幫助我們從大量數據中找出模式。
Data analysis methods can help us identify patterns in large datasets.
例句 2：
這項研究使用了多種數據分析方法來驗證假設。
This study used various data analysis methods to validate the hypothesis.
例句 3：
有效的數據分析方法是成功的關鍵。
Effective data analysis methods are key to success.
這是一種用於解決數學問題的計算技術，特別是在無法用解析方法得到解的情況下。數值方法在科學計算和工程中非常重要，因為它們能夠提供近似解。
例句 1：
數值方法在模擬物理系統中發揮了重要作用。
Numerical methods play a crucial role in simulating physical systems.
例句 2：
他們使用數值方法來解決複雜的數學問題。
They used numerical methods to solve complex mathematical problems.
例句 3：
這些數值方法能夠提供高精度的結果。
These numerical methods can provide highly accurate results.