A decomposição em valores singulares (Singular Val...

Q: A decomposição em valores singulares (Singular Value Decomposition - SVD) de uma matriz é uma fatoração importante por ser aplicável em diversos algoritmos de inteligência artificial. Considere o trec

A) 10 -- 2.4652e-32 | B) 1 -- 1 | C) -0.4472136 -- 0.4472136 | D) 0.7071068 -- 0.7071068 | E) 3.162278e+00 -- 1.570092e-16

457941200970487

Ano: 2024Banca: FGVOrganização: EPEDisciplina: Matemática: Fundamentos e AplicaçõesTemas: Equações Lineares, Espaços Vetoriais e Transformações Lineares | Álgebra Linear

A decomposição em valores singulares (Singular Value Decomposition - SVD) de uma matriz é uma fatoração importante por ser aplicável em diversos algoritmos de inteligência artificial. Considere o trecho de código em linguagem R a seguir.

1. A <- matrix(c(1,2,1,2), ncol=2, nrow=2)

2. svd_result <- svd(A)

3. V <-svd_result$v

4. M <- V %*% t(V)

5. cat(M[1,1], "--", M[2,2])

Assinale a opção que indica a saída esperada para a execução do trecho de código.

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1. A <- matrix(c(1,2,1,2), ncol=2, nrow=2)

2. svd_result <- svd(A)

3. V <-svd_result$v

4. M <- V %*% t(V)

5. cat(M[1,1], "--", M[2,2])

Assinale a opção que indica a saída esperada para a execução do trecho de código.

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