Псевдообратная (SVD) сингулярная комплексная квадратная матрица в C/C++

Сингулярная комплексная матрица равна 2ⁿ x 2ⁿ, где n равно 3; 4 или 5. Как рассчитать разложение по сингулярным значениям в C/C++?

Входная матрица R имеет вид Y*Y', где ()' трансъюгирует.

Собственные векторы в U являются основным выходом. Рассмотрим следующий код Matlab:

[U,D,V]=svd(R);
En=U(:,n+1:m); % first few eigenvectors out
EnEn = En*En';

Большинство библиотек C/C++ (например, OpenCV) поддерживают инверсию матриц и SVD только для реальных матриц. В неособом случае

R = Re(R) + j*Im(R)

разрешение помогает. Верхняя половина перевернутой

[Re(R) -Im(R);
Im(R) Re(R)]

дает R^-1, когда он сложный. Поскольку численный метод здесь является ключевым, многие предлагали Armadillo и Eigen вместо реализации собственного решения, подверженного ошибкам.

Как вы думаете? Что было бы хорошим выбором и почему?