题目内容
（请给出正确答案）
A.奇异值分解就是把一个线性变换分解成两个线性变换
B.奇异值往往对应着矩阵中隐含的重要信息，且重要性和奇异值大小正相关
C.SVD是对PCA的改进，其计算成本更低，相同之处是两者的目标都是为了降维
D.奇异值不仅可以应用在数据压缩上，还可以对图像去噪
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更多“下面关于奇异值分解（SVD）的描述中错误的是？”相关的问题
A.SVD是一种矩阵分解方法，只适合单位矩阵的分解。
B.矩阵经过奇异值分解后，可以得到3个较小的矩阵，从而起到数据压缩的作用。
C.矩阵经过奇异值分解后，零奇异值越多，该矩阵对应的特征越多。
D.矩阵的奇异值分解可以得到数量较少的非零较大奇异值，其作用可以忽略，从而起到降维的作用。
A.对于线性定常系统，非奇异线性变换不改变系统的特征值
B.对于线性定常系统，非奇异线性变换不改变系统的传递函数矩阵
C.对于线性定常系统，非奇异线性变换不改变系统的状态空间描述
D.对于线性定常系统，非奇异线性变换不改变系统的特征多项式
，下述说法错误的是（）：
A.非奇异线性变换不改变系统的特征根；
B.非奇异线性变换不改变系统的传递函数矩阵；
C.非奇异线性变换不改变系统的状态空间描述；
D.矩阵P是同一线性空间两组不同状态变量之间的线性变换矩阵；
，下述说法错误的是（）：
A.非奇异线性变换不改变系统的特征根；
B.非奇异线性变换不改变系统的传递函数矩阵；
C.非奇异线性变换不改变系统的状态空间描述；
D.矩阵P是同一线性空间两组不同状态变量之间的线性变换矩阵；
矩阵中，对任何两个矩阵A，B，AB-BA≠E．
线性变换中，对任何两个线性变换σ，τ，有στ-τσ≠ε？
A.平移、旋转、相似、倒置换都是特殊的分式线性变换．
B.分式线性变换是可逆的映射，其逆映射也是分式线性变换．
C.任意两个分式线性变换的复合仍然是分式线性变换．
D.若f(z)和g(z)是分式线性变换，则f(z)+g(z)也是分式线性变换.
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