Matlab：实现矩阵分解

最新推荐文章于 2025-05-19 09:38:30 发布
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本文介绍了如何使用Matlab实现矩阵分解，包括LU分解、QR分解和奇异值分解（SVD），并提供了相应的Matlab源代码。这些方法在数值计算和线性代数中有广泛应用，有助于解决线性方程组、最小二乘问题等。

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在本篇文章中，我们将探讨如何使用Matlab实现矩阵分解。矩阵分解是一种常用的数值计算技术，用于将一个矩阵分解成几个较简单的子矩阵，以便更容易进行计算和分析。我们将介绍三种常见的矩阵分解方法：LU分解、QR分解和奇异值分解（SVD）。同时，我们将提供相应的Matlab源代码来帮助您理解和实现这些方法。

  1. LU分解
    LU分解是将一个矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的过程。这种分解可以用于解线性方程组、计算矩阵的逆等。下面是一个使用Matlab实现LU分解的示例代码：
function [L, U] = lu_decomposition(A)
    [m, n]
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