Разложение на сингулярные числа

Разложение на сингулярные числа (SVD) — это фундаментальный метод факторизации матриц, который раскладывает любую матрицу A размером m × n на произведение A = U Σ V^T, где U и V — ортогональные матрицы, а Σ — диагональная матрица сингулярных чисел. Разработанный Джином Голубом и другими в 1960-х–1970-х годах, SVD является наиболее надежным методом для анализа структуры матрицы и решения линейных систем.