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A decomposição em valores singulares (Singular Value Decomposition - SVD) é uma técnica para determinar relações entre dados, sendo utilizada no projeto de sistemas de recomendação. Considere a matriz \(A = \begin{pmatrix} 2 & 2 \\ 3 & 3 \end{pmatrix}\), e sua decomposição em valores singulares dada por \(A = U \Sigma V^{T}\).
Nesse caso, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) Os elementos da diagonal principal de Σ são √26 e √6.
( ) Os elementos da primeira coluna da matriz U podem ser dados por \(\frac{2}{\sqrt{13}}\) e \(\frac{3}{\sqrt{13}}\).
( ) Os elementos da primeira coluna da matriz V podem ser dados por \(-\frac{3}{\sqrt{13}}\) e \(\frac{2}{\sqrt{13}}\).
As afirmativas são, respectivamente,