eigen库奇异值分解

Eigen库是一个C++模板库，用于线性代数运算，包括矩阵和向量的操作。它提供了一系列的数学运算函数，其中包括奇异值分解（SVD）。

要在Eigen库中进行奇异值分解，你可以使用`Eigen::JacobiSVD`类。下面是一个简单的示例代码：

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

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

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

  Eigen::MatrixXf U = svd.matrixU();  Eigen::MatrixXf V = svd.matrixV();
  Eigen::VectorXf 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;
}

在上面的代码中，我们创建了一个3x3的矩阵A，并使用`JacobiSVD`类进行奇异值分解。通过调用`svd.matrixU()`、`svd.singularValues()`和`svd.matrixV()`函数，我们可以获取奇异值分解的结果。在这个示例中，我们打印了矩阵U、奇异值和矩阵V的值。

请注意，为了使用Eigen库进行奇异值分解，你需要事先安装Eigen库，并在代码中包含相应的头文件。