奇异值分解的 Fortran 实现，配套资料也齐全，适合入门和进阶学习，推荐给搞数据、图像、推荐系统的前端小伙伴们。
SVD奇异值分解算法
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奇异值分解 (SVD) 在现代数值分析中扮演着至关重要的角色，其应用领域涵盖统计分析、信号处理、控制理论等多个方面。
对于给定的 m x n 矩阵 A，SVD 将其分解为三个矩阵的乘积：
A = UΣV^H
其中：
U 和 V 是酉矩阵，分别对应 m x m 和 n x n 维度。
Σ 是一个 m x n 的对角矩阵，其对角线上的元素称为奇异值，并按照降序排列：σ₁ ≥ σ₂ ≥ ... ≥ σᵣ > 0，其中 r 是矩阵 A 的秩。
通过奇异值分解，我们可以直接对原线性方程组进行矩阵变换，从而高效地求解方程组。
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