奇異值分解 函式 svd 格式 s = svd (X) %返回矩陣X 的奇異值向量 [U,S,V] = svd (X) %返回一個與X 同大小的對角矩陣S，兩個酉矩陣U 和V， 且滿足= U*S*V"。若A 為m×n 陣，則U 為m×m 陣，V 為n×n 陣。奇異值在S 的對角線上，非負且按降序排列。 [U,S,V] = svd (X,0) %得到一個“有效大小”的分解，只計算出矩陣U 的前n 列，矩陣S 的大小為n×n。 例1-73 >> A=[1 2;3 4;5 6;7 8]; >> [U,S,V]=svd(A) U = -0.1525 -0.8226 -0.3945 -0.3800 -0.3499 -0.4214 0.2428 0.8007 -0.5474 -0.0201 0.6979 -0.4614 -0.7448 0.3812 -0.5462 0.0407 S = 14.2691 0 0 0.6268 0 0 0 0 V = -0.6414 0.7672 -0.7672 -0.6414 >> [U,S,V]=svd(A,0) U = -0.1525 -0.8226 -0.3499 -0.4214 -0.5474 -0.0201 -0.7448 0.3812 S = 14.2691 0 0 0.6268 V = -0.6414 0.7672 -0.7672 -0.6414
奇異值分解 函式 svd 格式 s = svd (X) %返回矩陣X 的奇異值向量 [U,S,V] = svd (X) %返回一個與X 同大小的對角矩陣S，兩個酉矩陣U 和V， 且滿足= U*S*V"。若A 為m×n 陣，則U 為m×m 陣，V 為n×n 陣。奇異值在S 的對角線上，非負且按降序排列。 [U,S,V] = svd (X,0) %得到一個“有效大小”的分解，只計算出矩陣U 的前n 列，矩陣S 的大小為n×n。 例1-73 >> A=[1 2;3 4;5 6;7 8]; >> [U,S,V]=svd(A) U = -0.1525 -0.8226 -0.3945 -0.3800 -0.3499 -0.4214 0.2428 0.8007 -0.5474 -0.0201 0.6979 -0.4614 -0.7448 0.3812 -0.5462 0.0407 S = 14.2691 0 0 0.6268 0 0 0 0 V = -0.6414 0.7672 -0.7672 -0.6414 >> [U,S,V]=svd(A,0) U = -0.1525 -0.8226 -0.3499 -0.4214 -0.5474 -0.0201 -0.7448 0.3812 S = 14.2691 0 0 0.6268 V = -0.6414 0.7672 -0.7672 -0.6414