svd奇异值分解c++实现

以下是一个使用C++实现SVD奇异值分解的示例代码：

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

int main() {
    Eigen::MatrixXd A(3, 3);
    A << 1, 2, 3,
         4, 5, 6,
         7, 8, 9;

    Eigen::JacobiSVD<Eigen::MatrixXd> svd(A, Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV);

    Eigen::MatrixXd U = svd.matrixU();
    Eigen::MatrixXd V = svd.matrixV();
    Eigen::VectorXd singularValues = svd.singularValues();

    std::cout << "U:\n" << U << std::endl;
    std::cout << "Singular values:\n" << singularValues << std::endl;
    std::cout << "V:\n" << V << std::endl;

    return 0;
}

这段代码使用了Eigen库来进行SVD奇异值分解。首先，我们创建一个3x3的矩阵A，并将其赋值为一些随机数。然后，我们使用JacobiSVD类来进行奇异值分解，通过指定Eigen::ComputeThinU和Eigen::ComputeThinV参数，我们可以只计算出矩阵U和V的部分奇异向量。最后，我们打印出矩阵U、奇异值和矩阵V的值。