matlab矩阵的奇异值

矩阵的奇异值是指矩阵的特征值的平方根，即矩阵的奇异值分解中的对角矩阵D的对角线元素。在MATLAB中，可以使用svd函数计算矩阵的奇异值分解，并从对角矩阵D中获取奇异值。
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matlab矩阵奇异值分解

在MATLAB中，可以使用svd函数来进行矩阵的奇异值分解。svd函数的语法如下：

[U,S,V] = svd(A)

其中，A为待分解的矩阵，U、S、V分别为分解后得到的左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。例如，下面是一个示例代码：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
[U,S,V] = svd(A)

运行结果如下：

U =

   -0.231  -0.525   0.816
   -0.525  -0.688  -0.500
   -0.819   0.500   0.282

S =

   16.848        0        0
        0   1.068e-15        0
        0        0   1.964e-16

V =

   -0.479  -0.572  -0.665
   -0.776  -0.085   0.607
   -0.408   0.815  -0.408

可以看到，分解后得到的左奇异矩阵U、奇异值矩阵S和右奇异矩阵V满足以下关系：

A = U*S*V'

matlab 矩阵的奇异值

MATLAB矩阵的奇异值是指矩阵的奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）中的奇异值。奇异值分解是将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积的过程，即将一个m×n的矩阵A分解为A=UΣV^T，其中U是一个m×m的正交矩阵，Σ是一个m×n的对角矩阵，V^T是一个n×n的正交矩阵。Σ的对角线元素就是矩阵A的奇异值，按照从大到小的顺序排列。