Question

MATLAB中SVD奇异值分解是什么作用

Answer 1

答案1：： 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一
种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法，但是它比QR 分解法要花
上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交
矩阵，而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。
使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩
答案2：： 奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解，在信号处
啊？答案3：： [U,S,V]=svd(A)奇异值分解，就是要把矩阵A分解成
U*S*V' (V'代表V转置).其中U S是正交矩阵（复数域对应为酉矩阵）
奇异值分解可以用来求矩阵的逆，数据压缩等等，不过具体的用法不
是几句话就能说清楚的。总之，奇异值分解特别重要。
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求matlab中的矩阵的奇异值分解（SVD）程序
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最近在翻译matlab代码为VC代码，遇到SVD奇异值分解卡住了。
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