基于双边Jacobi的svd Matlab算法

在Matlab中，可以使用svd函数进行奇异值分解。但是，如果需要进行特定的Jacobi变换，可以使用svd函数的双边Jacobi选项。下面是一个示例代码：

A = rand(5,4); % 随机生成一个5x4的矩阵
B = A*A'; % 创建一个对称正定矩阵B
[U,S,V] = svd(B,'econ'); % 使用svd函数进行奇异值分解
thresh = max(size(B))*eps(max(S(:))); % 设定一个阈值
while any(abs(B - U*S*V') > thresh) % 如果误差大于阈值
    B = 0.5*(B + B'); % 对B进行修正，使其保持对称性
    [U,S,V] = svd(B,'econ','both'); % 使用双边Jacobi选项进行svd
end

这个示例代码演示了如何使用双边Jacobi选项进行svd，并在误差小于阈值时退出循环。注意，双边Jacobi选项需要指定为'both'，而不是默认的'left'。