矩陣的SVD分解（理論到計算結果）

SVD（Singular Value Decomposition）,矩陣的奇異值分解。分解方法如下： 若A是m*n的矩陣，則可以分解爲，（此式子就是奇異值分解）其中U=m*m，=m*n，V=n*n。 V是的特徵向量進行標準化後的結果，故V是標準正交矩陣。 U是標準正交矩陣。（是的特徵向量進行標準化後的結果？？？） 是奇異值矩陣。（是m*n的非負實數對角矩陣，並且對角線上的元素是A的奇異值。一般我們

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