Модуль SVD

Этот модуль предоставляет разложение SVD для матриц (как вещественных, так и комплексных). Предоставляются два алгоритма разложения:

• JacobiSVD реализующий двусторонние итерации Якоби, обладает высокой точностью, быстрый для малых матриц, но очень медленный для больших.
• BDCSVD реализующий рекурсивную стратегию «разделяй и властвуй» на основе верхне-бидиагонального разложения, который остается быстрым для больших задач. Эти разложения доступны через соответствующие классы и следующие методы MatrixBase:
• MatrixBase::jacobiSvd()
• MatrixBase::bdcSvd()

#include <Eigen/SVD>

class	Eigen::BDCSVD< _MatrixType >
	Разложение SVD методом бидиагонального деления и завоевания Подробнее...
class	Eigen::JacobiSVD< _MatrixType, QRPreconditioner >
	Двустороннее разложение SVD методом Якоби прямоугольной матрицы. Подробнее...
class	Eigen::SVDBase< Derived >
	Базовый класс алгоритмов SVD. Подробнее...