Eigen矩阵库中非方阵的广义逆矩阵的求法，利用SVD矩阵分解

X=A+（广义逆）
直接上C++代码：

Eigen::MatrixXd MainWindow::pinv(Eigen::MatrixXd  A)
{
    Eigen::JacobiSVD svd(A, Eigen::ComputeFullU | Eigen::ComputeFullV);//M=USV*
    double  pinvtoler = 1.e-8; //tolerance
    int row = A.rows();
    int col = A.cols();
    int k = min(row,col);
    Eigen::MatrixXd X = Eigen::MatrixXd::Zero(col,row);
    Eigen::MatrixXd singularValues_inv = svd.singularValues();//奇异值
    Eigen::MatrixXd singularValues_inv_mat = Eigen::MatrixXd::Zero(col, row);
    for (long i = 0; iif (singularValues_inv(i) > pinvtoler)
            singularValues_inv(i) = 1.0 / singularValues_inv(i);
        else singularValues_inv(i) = 0;
    }
    for (long i = 0; i < k; ++i) 
    {
        singularValues_inv_mat(i, i) = singularValues_inv(i);
    }
    X=(svd.matrixV())*(singularValues_inv_mat)*(svd.matrixU().transpose());//X=VS+U*

    return X;

}

原理可以参考百度百科SVD分解的原理。并且需要注意非方阵对角矩阵的定义。