文件名称:mySVD
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输入矩阵X和维数d进行SVD分解,使得Xhat = U*S*V 是X的所有秩为d的近似中最好的一个- Accelerated singular value decomposition.Xhat = U*S*V is the best approximation (with respect to F norm) of X among all the matrices with rank no larger than ReducedDim.
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