matlab 奇异值分解

在 Matlab 中，可以使用 `svd` 函数进行奇异值分解。该函数的语法如下：

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

其中，`A` 是需要进行奇异值分解的矩阵，`U` 是左奇异向量矩阵，`S` 是奇异值矩阵，`V` 是右奇异向量矩阵。

例如，以下是一个简单的示例：

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

执行上述代码后，`U`、`S` 和 `V` 的值分别为：

U =

   -0.2310   -0.8835    0.4082
   -0.5253   -0.2408   -0.8165
   -0.8196    0.4019    0.4082


S =

   1.6848e+01            0            0
            0   1.0684e+00            0
            0            0   3.3377e-16


V =

   -0.4797   -0.7760    0.4082
   -0.5724   -0.0757   -0.8165
   -0.6651    0.6246    0.4082

由于奇异值分解的计算量较大，因此对于较大的矩阵，可能需要较长的计算时间。