奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD），将矩阵分解为奇异向量（singular vector）和奇异值（singular value）。

每个实数矩阵都有一个奇异值分解，但是不一定有特征分解，例如非方阵的矩阵。

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