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

\( A \) = \( \begin{bmatrix} 2 & 2 \\ 3 & 3 \\ \end{bmatrix} \),

e sua decomposição em valores singulares dada por \( A \) = \( U \) Σ \( V \)^{\( T \)}.

Nesse caso, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).

( ) Os elementos da diagonal principal de Σ são \( \sqrt{26} \) e \( \sqrt{6} \).

( ) Os elementos da primeira coluna da matriz \( U \) podem ser dados por \( \dfrac{2}{\sqrt{13}} \) e \( \dfrac{3}{\sqrt{13}} \).

( ) Os elementos da primeira coluna da matriz \( V \) podem ser dados por \( -\dfrac{3}{\sqrt{13}} \) e \( \dfrac{2}{\sqrt{13}} \).

As afirmativas são, respectivamente,