标签： svd eigenvector
出于某种原因，我需要在奇异值分解 A = U Sigma V^T 中计算奇异向量 V，使用特征分解，其中 A 是对称矩阵。
我认为对于对称矩阵，奇异向量与受特征值符号约束的特征向量相同。
所以从特征分解计算奇异向量我们需要纠正这个符号问题。我看到有人在他们的特征向量上使用 QR 分解，Q 矩阵将是等于奇异向量的正交矩阵。
谁能向我解释为什么 QR 分解会纠正对称矩阵的特征向量和奇异向量之间的这种符号差异？