奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD),将矩阵分解为奇异向量(singular vector)和奇异值(singular value)。

每个实数矩阵都有一个奇异值分解,但是不一定有特征分解,例如非方阵的矩阵。

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