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  skos:hiddenLabel "Singular value decomposition"@en, "Décomposition valeurs singulières"@fr, "décompositions en valeurs singulières"@fr, "Décomposition valeur singulière"@fr, "singular value decompositions"@en ;
  skos:definition "In linear algebra, the singular value decomposition (SVD) is a factorization of a real or complex matrix. It generalizes the eigendecomposition of a square normal matrix with an orthonormal eigenbasis to any  m × n matrix. It is related to the polar decomposition. (Wikipedia, The Free Encyclopedia, <a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Singular_value_decomposition\" target=\"_blank\">https://en.wikipedia.org/wiki/Singular_value_decomposition</a>)"@en, "En mathématiques, le procédé d'algèbre linéaire de décomposition en valeurs singulières (ou SVD, de l'anglais singular value decomposition) d'une matrice est un outil important de factorisation des matrices rectangulaires réelles ou complexes. Ses applications s'étendent du traitement du signal aux statistiques, en passant par la météorologie. Le théorème spectral énonce qu'une matrice normale peut être diagonalisée par une base orthonormée de vecteurs propres. On peut voir la décomposition en valeurs singulières comme une généralisation du théorème spectral à des matrices arbitraires, qui ne sont pas nécessairement carrées. (Wikipedia, L'Encylopédie Libre, <a href=\"https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9composition_en_valeurs_singuli%C3%A8res\" target=\"_blank\">https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9composition_en_valeurs_singuli%C3%A8res</a>)"@fr ;
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