矩阵分解——满秩分解,QR分解,奇异值分解,特征分解,LU分解。

发布网友发布时间：2024-10-04 21:32

共1个回答

热心网友时间：2024-10-27 21:29

矩阵分解是高等代数中常用的技术，通过分解成矩阵乘积形式，它在多种数学和工程问题中具有广泛应用。本文将介绍五种常见的矩阵分解：满秩分解、QR分解、实对称矩阵的特征分解、奇异值分解和LU分解。

（1）满秩分解：对于秩为 [公式] 的 [公式] 矩阵，可以分解为 [公式] ，其中 [公式] 是列满秩矩阵，[公式] 是行满秩矩阵。

（2）QR分解：非零列向量线性无关的 [公式] 级实矩阵，可以写成 [公式] 的形式，其中 [公式] 是正交单位向量组组成的矩阵，[公式] 是上三角矩阵。

（3）特征分解：实对称矩阵 [公式] 可以表示为正交矩阵 [公式] 和对角矩阵 [公式] 的乘积，即 [公式]。

（4）奇异值分解：任何实矩阵 [formula] 可以写为 [formula] 的形式，其中 [formula] 是正交单位向量矩阵，[formula] 是非负对角矩阵，[formula] 是正交矩阵。

（5）LU分解：可逆方阵 [formula] 在所有顺序主子式不为零时，可以表示为上三角矩阵 [formula] 和下三角矩阵 [formula] 的乘积。

这些分解方法是矩阵理论的基础，对于深入理解矩阵运算和数值计算至关重要。更多矩阵分解方法将随着作者的实践不断扩充。