奇异向量分解（Singular Vector Decomposition，SVD）是一种常用的矩阵分解方法，可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积

奇异向量分解（Singular Vector Decomposition，SVD）是一种常用的矩阵分解方法，可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。在本文中，我们将使用C#语言实现SVD算法，并提供相应的源代码。

SVD算法的主要目标是将一个矩阵A分解为以下形式：
A = U * S * V^T

其中，U和V是正交矩阵，S是对角矩阵。U的列向量称为A的左奇异向量，V的列向量称为A的右奇异向量，S的对角线元素称为A的奇异值。S的对角线上的元素按照降序排列。

下面是使用C#实现SVD算法的代码：

using MathNet.Numerics.LinearAlgebra;

public class SVDExample
{
   
   
    public