S=svd（A）表示对矩阵A进行SVD分解，分解的结果是得到3个矩阵，如果返回值只有一个，那么可以得到A的奇异值向量。
eig（A）表示求矩阵A的特征值。
所以区别就是，svd得到的是A的奇异值，eig得到的是A的特征值。
A'表示A的转置矩阵，A'*A的n个非负特征值的平方根叫作矩阵A的奇异值。记为σi(A)。
希望可以帮助你，望采纳！
这两个命令是完全不同的呀。S=svd（A）表示对矩阵A进行SVD分解，分解的结果是得到3个矩阵，如果返回值只有一个，那么可以得到A的奇异值向量。
eig（A）表示求矩阵A的特征值。
所以区别就是，svd得到的是A的奇异值，eig得到的是A的特征值。
A'表示A的转置矩阵，A'*A的n个非负特征值的平方根叫作矩阵A的奇异值。记为σi(A)。
希望可以帮助你，望采纳！
奇异值分解(svd) 是线性代数中一种重要的矩阵分解在Python的numpy包里面直接调用
其中，u和v是都是标准正交基，问题是v得到的结果到底是转置之后的呢，还是没有转置的呢，其实这个也很好验证，只要再把u,s,v在乘起来，如果结果还是A 那么就是转置之后的，结果确实是这样的，但是MATLAB却与之不同，得到的v是没有转置过的
奇异值分解可以被用来计算矩阵的 伪逆 。若矩阵 M 的奇异值分解为
