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MKL库奇异值分解(LAPACKE_dgesvd)
对任意一个\(m\times n\)的实矩阵，总可以按照SVD算法对其进行分解。即： \[A = U\Sigma V^T \]其中\(U、V\)分别为\(m\times m、n\times n\)的方阵，由\(A\)的左奇异向量和右奇异向量组成，且\(U\)与\(V\)均为正交阵。\(\Sigma\)为\(m\times n\)的对角矩阵，对角线上的元素为矩阵\(A\)的奇MKL库解线性最小二乘问题(LAPACKE_dgels)
LAPACK（Linear Algebra PACKage）库，是用Fortran语言编写的线性代数计算库，包含线性方程组求解（AX=B）、矩阵分解、矩阵求逆、求矩阵特征值、奇异值等。该库用BLAS库做底层运算。 本示例将使用MKL中的LAPACK库计算线性最小二乘问题的解，首先简单介绍最小二乘法原理： 引用自https://www.cnblo