奇异值分解：SVD

SVD：Singular Value Decomposition
对于任意实数矩阵$A_{m*n}$,可进行分解：
$A_{m*n}=U_{m*m}\sum_{m*n}V_{n*n}$，其中：
$\sum_{m*n}=\begin{Bmatrix} \lambda _{1} & 0 \\ & \lambda _{2} & \\ & ... & \\ & & \lambda _{n} \\ 0 \end{Bmatrix}$，
$\lambda_{i}$为矩阵A的奇异值。