एकल मान

गणित में विशेष रूप से कार्यात्मक विश्लेषण में कॉम्पैक्ट ऑपरेटर $T:X\rightarrow Y$ के एकल मान या s-संख्याएँ हिल्बर्ट स्थानों $X$ और $Y$ के मध्य एक्टर स्व-सहायक ऑपरेटर $T^{*}T$ के (आवश्यक रूप से गैर-नकारात्मक) eigenvalues ​​​​के वर्गमूल हैं (जहाँ $T^{*}$, $T$ के सहायक संचालक को दर्शाता है)।

एकवचन मान गैर-नकारात्मक वास्तविक संख्याएँ हैं जिन्हें सामान्य रूप से घटते क्रम (σ₁(T), σ₂(T), …) में सूचीबद्ध किया जाता है। सबसे बड़ा एकवचन मान σ₁(T), T के ऑपरेटर मानदंड के बराबर है (न्यूनतम-अधिकतम प्रमेय देखें)।

File:Singular value decomposition.gif

दीर्घवृत्त के अर्ध-अक्ष।

यदि T यूक्लिडियन समष्टि $\mathbb {R} ^{n}$ पर कार्य करता है एवं एकवचन मानों के लिए सरल ज्यामितीय व्याख्या है: इकाई वृत्त की $T$ द्वारा छवि पर विचार करें; यह एक दीर्घवृत्ताकार है और इसके अर्ध-अक्षों की लंबाई, $T$ का एकवचन मान हैं (आंकड़ा $\mathbb {R} ^{2}$ में एक उदाहरण प्रदान करता है)।

एकवचन मान सामान्य मैट्रिक्स A के eigenvalues ​​​​के पूर्ण मान हैं क्योंकि वर्णक्रमीय प्रमेय को एकात्मक विकर्ण प्राप्त करने के लिए लागू किया जा सकता है $A$ जैसा $A=U\Lambda U^{*}$

इसलिए, ${\textstyle {\sqrt {A^{*}A}}={\sqrt {U\Lambda ^{*}\Lambda U^{*}}}=U\left|\Lambda \right|U^{*}}$.

हिल्बर्ट स्पेस ऑपरेटरों पर अध्ययन किए गए अधिकांश मानक रैखिक स्थान को s-संख्याओं का उपयोग करके परिभाषित किया गया है। उदाहरण के लिए, Ky फैन-k-मानदंड पहले k एकवचन मानों का योग है, ट्रेस मानदंड सभी एकवचन मानों का योग है और स्कैटन मानदंड एकवचन मानों की pth शक्तियों के योग का pth मूल है। ध्यान दें कि प्रत्येक मानदंड केवल ऑपरेटरों के विशेष वर्ग पर परिभाषित किया गया है इसलिए s-नंबर विभिन्न ऑपरेटरों को वर्गीकृत करने में उपयोगी होते हैं।

परिमित-आयामी स्थितियों में मैट्रिक्स (गणित) को हमेशा $\mathbf {U\Sigma V^{*}}$ रूप में विघटित किया जा सकता है जहाँ $\mathbf {U}$ और $\mathbf {V^{*}}$ एकात्मक मैट्रिक्स हैं और $\mathbf {\Sigma }$ आयताकार विकर्ण मैट्रिक्स है जिसके विकर्ण पर एकवचन मान स्थित हैं। यह एकवचन मूल्य अपघटन है।

मूल गुण

$A\in \mathbb {C} ^{m\times n}$, और $i=1,2,\ldots ,\min\{m,n\}$ के लिए

एकवचन मानों के लिए न्यूनतम-अधिकतम प्रमेय। जहाँ $U:\dim(U)=i$ आयाम $i$, $\mathbb {C} ^{n}$का उपस्थान है।

${\begin{aligned}\sigma _{i}(A)&=\min _{\dim(U)=n-i+1}\max _{\underset {\|x\|_{2}=1}{x\in U}}\left\|Ax\right\|_{2}.\\\sigma _{i}(A)&=\max _{\dim(U)=i}\min _{\underset {\|x\|_{2}=1}{x\in U}}\left\|Ax\right\|_{2}.\end{aligned}}$

मैट्रिक्स ट्रांसपोज़ और कंजुगेट एकवचन मानों में परिवर्तन नहीं करते हैं।

$\sigma _{i}(A)=\sigma _{i}\left(A^{\textsf {T}}\right)=\sigma _{i}\left(A^{*}\right).$

किसी एकात्मक $U\in \mathbb {C} ^{m\times m},V\in \mathbb {C} ^{n\times n}$ के लिए,

$\sigma _{i}(A)=\sigma _{i}(UAV).$

आइगेनवैल्यू से संबंध:

${\mathrm{\sigma <!--\; \sigma \; -->}}_i^2(A)={\mathrm{\lambda <!--\; \lambda \; -->}}_i($