inv--求矩阵的逆

inv--求矩阵的逆

【功能简介】用于求解逆矩阵。

【语法格式】

Y=inv(X) 

函数返回矩阵X的逆矩阵。注意,只有可逆的矩阵才有逆矩阵,可逆矩阵就是非奇异矩阵,即方阵的行列式不能为零。一种典型的应用是用inv函数来求解线性方程组。在Ax=b中,解出来的结果是x=inv(A)*b,其实求解该方程组有更简便、快速的方法:x=A\b。

【实例3.27】用两种方法求解线性方程组。

>> a=[3,2,0;1,2,4;4,2,1];  
>> b=[2,4,5]';  
>> x1=inv(a)*b      %用inv函数求解线性方程组  
x1 =  
    1.6667  
   -1.5000  
    1.3333  
>> x2=a\b           %用左除运算求解线性方程组  
x2 =  
    1.6667  
   -1.5000  
    1.3333  

【实例分析】用逆矩阵和左除运算符求线性方程组的结果是一样的。
### EKF SLAM 中的矩阵 在扩展卡尔曼滤波器(EKF)应用于同步定位与地图构建(SLAM)的过程中,涉及到多个矩阵运算,其中包括矩阵操作。这些运算是为了估计机器人位置以及环境特征的位置。 #### 雅可比矩阵及其性质 对于每一个观测到的路标点,在计算过程中会形成对应的雅克比矩阵 \(H_t\) 。该矩阵描述了状态向量对测量值的影响程度[^2]: \[ H_{t}^{i} \] 其中下标 \(i\) 表示第 \(i\) 组观测数据所对应的雅克比矩阵。此矩阵用于线性化非线性的运动模型和观测模型之间的关系。 #### 协方差更新中的矩阵 当执行协方差更新时,需要用到如下公式来修正预测的状态协方差矩阵 \(\Sigma_t\): \[ \Sigma_t = (I - K_t^i H_t^i)\Sigma_t \] 这里的关键在于计算增益矩阵 \(K_t^i\) ,其定义为: \[ K_t^i = P_t^- H_t^{iT}(H_t^iP_t^-H_t^{iT} + R)^{-1} \] 上述表达式中包含了两个重要的部分:一是先验误差协方差矩阵 \(P_t^-\),二是噪声协方差矩阵 \(R\)。特别值得注意的是分母项内的加法结果需要进行一次矩阵操作[(4)]。 #### 实现技巧 为了避免直接解大型稀疏矩阵而导致数值不稳定或效率低下问题,通常采用以下几种策略之一来进行优化处理: - **Cholesky分解**:如果已知待矩阵是对称正定,则可以利用 Cholesky 分解将其转换成三角形形式再做进一步简化; - **LU分解**:适用于更广泛类型的矩阵情况;通过 LU 分解能够有效地减少实际所需的浮点运算次数; - **QR分解**:适合于解决最小二乘类问题,并且具有较好的稳定性表现。 下面给出一段基于 MATLAB 的简单代码片段展示如何应用 QR 方法完成这一过程: ```matlab function inv_matrix = qr_inverse(A) % A is the matrix that needs inversion. [q, r] = qr(A); inv_r = inv(r); % Invert upper triangular part only inv_matrix = inv_r * q'; end ```
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