Complex SVD

网上很难找的svd复矩阵c++程序。奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法，但是它比QR分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵，而S代表一对角矩阵。和QR分解法相同者，原矩阵A不必为正方矩阵。使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。