matlab的svd函数

Matlab的svd函数用来进行奇异值分解。它可以通过以下三种调用形式来使用：
1. [U,S,V = svd(A): 这种调用形式会返回原矩阵A的左奇异向量矩阵U、奇异值矩阵S和右奇异向量矩阵V。其中，U和V都是正交矩阵，S是对角矩阵，对角线上的元素是奇异值。
2. [U,S,V = svd(A,'econ'): 这种形式可以在计算中省略掉一些不必要的计算步骤，从而提高计算效率。返回的结果与第一种形式一样。
3. [U,S,V = svd(A,0): 这种形式和第二种形式是等价的，也可以用来进行奇异值分解。

需要注意的是，与Python的linalg.svd()函数相比，Matlab的svd函数在返回右奇异向量V时，会将其进行转置，其余的结果是相同的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Matlab和python的svd函数简介](https://blog.csdn.net/weixin_43917574/article/details/108193499)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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