探索线性代数的力量，体验SVD算法如何在保持图像质量的同时实现高效压缩
来到国科大这样一所重视数理基础的超棒(?)大学之后，主包发现基础代数课程的老师们有的是算子派背景(・∀・)，强调通过算子这样更加本质而抽象的工具去严谨地学习数学定理，虽然在直观性和应用性上稍稍有点点欠缺╮(╯▽╰)╭。按照某线代A班级的讲义学习时，主包发现讲义对奇异值分解讲得比较粗略(´･ω･`)，新手学习时容易把奇异值分解当成一般路过的出题考点，却忽略了它在现实情景中巨大的应用价值！实际上，奇异值分解可是被称为"线性代数皇冠上的明珠"的超厉害算法✨！它在主包最近在学习的机器学习、模式识别等多个领域，都具有重大的实用价值(´∀｀*)♡
因此，主包觉得，可视化奇异值分解的核心应用场景——图片压缩，在我们美丽的国科大，是一项超有必要的科普工作(´∀｀)♡，希望这个萌萌哒小网页能帮助到有志于从事人工智能/图形学等领域的小伙伴们(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*:･ﾟ✧ 让大家一起感受数学的魅力吧！(｡♥‿♥｡)
从抽象理论到实际应用的完美桥梁～让数学变得超有趣！ヾ(≧▽≦*)o
本当にありがとうございます！杜昱sensai提供的珍贵信息让主包确认了创新点～胡格致仙贝也非常热心,红豆泥超级helpful的说(｡♥‿♥｡)
B站の神Up主"晓之车高山老师"的图说矩阵系列视频奇异值分解真的是太素晴らしい了！帮助主包理解SVD并提供了超棒的可视化灵感源泉✨ ありがとうございます～
主包实现奇异值分解的初版算法时遇到了计算精度不够的大ピンチ！10%以后的奇异值就因为计算精度问题自动变成0了呜呜(´；ω；`)...感谢copilot大大对算法精度的神级优化！本当に助かりました～
心から感謝！grok3/claude4等AI小伙伴们不厌其烦地回复主包的基础语法问题，copilot自动填充log信息也是超级便利的说～极大地方便了调试工作，让项目顺利完成(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*:･ﾟ✧