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豪斯霍尔德变换简介之前介绍的矩阵的三角分解系列介绍了利用矩阵初等变换解决了矩阵三角化问题以及具体的三角分解。但是以初等变换工具的三角分解方法并不能消除病态线性方程组不稳定问题，而且有时候对于可逆矩阵有可能也不存在三角分解。所以后面为了解决这里问题，发展出来了以正交(酉)变换的矩阵的QR(正交三角)分解，矩阵的正交三角分解是一种对任何可逆矩阵均存在理想分解。进行QR分解需要用到施密特(Schmidt)正交规范化，吉文斯(Givens)变换和豪斯霍尔德(Householder)变换等。这里矩阵的QR分解系列教

Eigen中的QR分解简介QR分解函数使用范例之前介绍的矩阵的三角分解系列介绍了利用矩阵初等变换解决了矩阵三角化问题以及具体的三角分解。但是以初等变换工具的三角分解方法并不能消除病态线性方程组不稳定问题，而且有时候对于可逆矩阵有可能也不存在三角分解。所以后面为了解决这里问题，发展出来了以正交(酉)变换的矩阵的QR(正交三角)分解，矩阵的正交三角分解是一种对任何可逆矩阵均存在理想分解。进行QR分解需要用到施密特(Schmidt)正交规范化，吉文斯(Givens)变换和豪斯霍尔德(Householder)变换

吉文斯变换简介之前介绍的矩阵的三角分解系列介绍了利用矩阵初等变换解决了矩阵三角化问题以及具体的三角分解。但是以初等变换工具的三角分解方法并不能消除病态线性方程组不稳定问题，而且有时候对于可逆矩阵有可能也不存在三角分解。所以后面为了解决这里问题，发展出来了以正交(酉)变换的矩阵的QR(正交三角)分解，矩阵的正交三角分解是一种对任何可逆矩阵均存在理想分解。进行QR分解需要用到施密特(Schmidt)正交规范化，吉文斯(Givens)变换和豪斯霍尔德(Householder)变换等。这里矩阵的QR分解系列教程主

QR分解简介之前介绍的矩阵的三角分解系列介绍了利用矩阵初等变换解决了矩阵三角化问题以及具体的三角分解。但是以初等变换工具的三角分解方法并不能消除病态线性方程组不稳定问题，而且有时候对于可逆矩阵有可能也不存在三角分解。所以后面为了解决这里问题，发展出来了以正交(酉)变换的矩阵的QR(正交三角)分解，矩阵的正交三角分解是一种对任何可逆矩阵均存在理想分解。进行QR分解需要用到施密特(Schmidt)正交规范化，吉文斯(Givens)变换和豪斯霍尔德(Householder)变换等。这里矩阵的QR分解系列教程主要

施密特正交化简介方法例子引用简介在矩阵操作中，经常需要从一组线性无关的向量构造出一组同等个数等价的两两正交的向量，并且需要使每个向量的模等于1，也就是每个新向量都是单位向量，这种做法叫做线性无关向量组的正交规范化。本文主要介绍的施密特正交化方法就是比较常用的正交规范化方法。上面有几个概念解释一下：线性无关对于一组向量x1,x2,...,xn(n≥1)\mathbf{x_1,x_2,...,x_n}(n\geq1)x1​,x2​,...,xn​(n≥1)来说，只有k1,k2,...,kn(n≥1)k