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→与特征值分解的关系
等式右侧描述了左侧的特征值分解。由此可得：
等式右侧描述了左侧的特征值分解。由此可得：
* <math>\mathbf{V}</math> 的列（即右奇异向量）是 <math>\mathbf{M}^*\mathbf{M}</math> 的特征向量（eigenvectors）。
* <math>\mathbf{U}</math> 的列（即左奇异向量）是 <math>\mathbf{M}\mathbf{M}^*</math> 的特征向量。
* <math>\mathbf{\Sigma}</math> 的非零元素（即非零奇异值）是 <math>\mathbf{M}^*\mathbf{M}</math> 或 <math>\mathbf{M}\mathbf{M}^*</math> 非零特征值的平方根。
当 <math>\mathbf{M}</math> 为正规矩阵（normal matrix）时，根据谱定理（spectral theorem），我们可以用特征向量的基对其进行酉对角化，得到分解 <math>\mathbf{M} = \mathbf{U}\mathbf{D}\mathbf{U}^*</math>。其中 <math>\mathbf{U}</math> 是酉矩阵，<math>\mathbf{D}</math> 是对角线上有复数元素 <math>\sigma_i</math> 的对角矩阵。若 <math>\mathbf{M}</math> 为半正定（positive semi-definite）矩阵，则 <math>\sigma_i</math> 为非负实数，此时分解 <math>\mathbf{M} = \mathbf{U}\mathbf{D}\mathbf{U}^*</math> 也是一个奇异值分解。否则，我们可以将每个 <math>\sigma_i</math> 的相位 <math>e^{i\varphi}</math> 移到相应的 <math>\mathbf{V}_i</math> 或 <math>\mathbf{U}_i</math> 中，从而重新表示为SVD形式。SVD与非正规矩阵的联系主要体现在极分解定理：<math>\mathbf{M} = \mathbf{S}\mathbf{R}</math>，其中 <math>\mathbf{S} = \mathbf{U}\mathbf{\Sigma}\mathbf{U}^*</math> 是半正定且正规的，<math>\mathbf{R} = \mathbf{U}\mathbf{V}^*</math> 是酉的。
当 <math>\mathbf{M}</math> 为正规矩阵（normal matrix）时，根据谱定理（spectral theorem），我们可以用特征向量的基对其进行酉对角化，得到分解 <math>\mathbf{M} = \mathbf{U}\mathbf{D}\mathbf{U}^*</math>。其中 <math>\mathbf{U}</math> 是酉矩阵，<math>\mathbf{D}</math> 是对角线上有复数元素 <math>\sigma_i</math> 的对角矩阵。若 <math>\mathbf{M}</math> 为半正定（positive semi-definite）矩阵，则 <math>\sigma_i</math> 为非负实数，此时分解 <math>\mathbf{M} = \mathbf{U}\mathbf{D}\mathbf{U}^*</math> 也是一个奇异值分解。否则，我们可以将每个 <math>\sigma_i</math> 的相位 <math>e^{i\varphi}</math> 移到相应的 <math>\mathbf{V}_i</math> 或 <math>\mathbf{U}_i</math> 中，从而重新表示为SVD形式。SVD与非正规矩阵的联系主要体现在极分解定理：<math>\mathbf{M} = \mathbf{S}\mathbf{R}</math>，其中 <math>\mathbf{S} = \mathbf{U}\mathbf{\Sigma}\mathbf{U}^*</math> 是半正定且正规的，<math>\mathbf{R} = \mathbf{U}\mathbf{V}^*</math> 是酉的。