單數值分解
• svds(A) - 傳回含有奇異值 A 的向量 (矩陣 AH·A 之 eigenvalues 的正平方根)，其中 AH 是 A 的共軛轉置。您可以如下使用 transpose 與 complex conjugate 運算子來計算 AH。
• svd(A) - 傳回 3 個巢狀陣列的向量。
第一個陣列包含由 svds 所傳回的奇異值向量 s。之後的兩個陣列為滿足 A = U∙diag(s)·VH 的矩陣 U 與 VH。第三個項目 VH 是 V 的共軛轉置。
第三個陣列為 VH，而不是 V。這表示共軛轉置已套用至傳回的陣列。您不需要再套用一次。您可以直接在公式中使用傳回的陣列。
引數
• A 是 m × n 陣列，其中 m ≥ n。就 svd 而言，陣列元素必須是實數；就 svds 而言，則允許複數值。
其他資訊
• 奇異值一律為正實數。極小值應解讀為 0。
• svd 函數會使用 Intel Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS)/Linear Algebra Package (LAPACK) 程式庫。
