Álgebra Lineal

Cada cierto número de años me reencuentro con la cuestión de BLAS, ATLAS y todas esas cosas por tratar de arañar un poco de eficiencia a R. Existen el BLAS de toda la vida que, parece ser, viene de serie con R y uno puede optar por otras versiones optimizadas como ATLAS u OpenBLAS, cuyas ventajas relativas, de acuerdo con estos benchmarks, no parecen demasiado claras. Lo novedoso en esta revisita al problema es que he aprendido que a los anteriores se han sumado en estos últimos años, cuando menos:

In illo tempore me llamaba mucho la atención encontrar métodos de ciencia de datos basados en factorización de matrices cuando la matriz a factorizar tenía nulos. Ocurre, por ejemplo, en sistemas de recomendación (cuando un usuario no ha visto o no nos ha dicho si le gusta determinada película). Y claro, con un nulo en la cosa, te comes los apuntes de álgebra lineal con papas. ¿Cómo se hace? Si buscas $latex U$ y $latex V$ tales que $latex Y = UV^\prime$: