奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种常用的矩阵分解方法，用于将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。SVD在许多领域中都有广泛的应用，如数据降维、图像压缩、推荐系统等。

数学公式表示

SVD的数学公式表示如下：
给定一个 $m×n$ 的矩阵$A$，其SVD表示为：