A を (m × n) の一般行列として、A の特異値分解 (SVD) を実行します。
A の特異値分解は A = UΣV^H の形に分解することです（V^Hは行列 V の複素共役転置）。 ここで、U (m × m) と V (n × n) は、ユニタリ行列 (A が複素行列の場合) または直交行列 (Aが実行列の場合)です。 Σ は、次に示す対角成分σ_i を持つm × n の対角行列（対角成分のみの帯行列でAが複素数の場合は対角要素の虚数部は全てゼロ）になります。 σ₁ ≥ σ₂ ≥ ... ≥ σ_{min(m, n)} ≥ 0 ここで σ_i は、 A の特異値となります。また、非ゼロの特異値の個数は A の階数(Rank)となります。 さらに A の条件数（Condition number）は 最大特異値/最小特異値 で表現可能です。 行列 U と V の先頭から min(m, n) の列は、それぞれ、A の左特異ベクトルと右特異ベクトルとなります。 対応する特異値と特異ベクトルは、Av_i = σ_iu_i かつ A^Hu_i = σ_iv_i を満たします。ここで u_i と v_i は、 それぞれ、U と V の i 番目の成分です。
※現時点の特異値分解計算では疎な行列はサポートしていません。

public sealed class SvdSolver : _Mol

Public NotInheritable Class SvdSolver
	Inherits _Mol

public ref class SvdSolver sealed : public _Mol

[<SealedAttribute>]
type SvdSolver =  
    class
        inherit _Mol
    end