PLU decomposition Matlab version

本文介绍了一种矩阵分解方法——PLU分解,并提供了详细的算法实现步骤。PLU分解将矩阵A分解为一个置换矩阵P、一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积,该方法对于求解线性方程组等问题非常有效。

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function [P, L, U] = plu(A)

% The implementation of PLU Factorization
% L is lower triangular and U is upper triangular
% P is permutation matrix

% Author: Zhenlin Du(Johnsondu)
% Email:  qlduzhlin@126.com
% Time:   2014-11-27 22:00

A = double(A);
[m, n] = size(A);
L1 = zeros(m, n);
L = zeros(m, min(m, n));
U1 = zeros(n, n);
U = zeros(min(m, n), n);
P = eye(m);

% row operation
for i = 1: m
	mval = 0.0;
	row = i;
	
	% find maximum number in current column
    for k = i : min(i, n)
        for j = i: m
            if abs(mval) < abs(A(j, k))
                mval = A(j, k);
                row = j;
            end
        end
    end
	
	% if current maximum number is zero
	% process the next column
	if mval == 0
		continue;
    end
	
	% exchange process, in P, L, U
	if row ~= i
		tmp = A(i, :);
		A(i, :) = A(row, :);
		A(row, :) = tmp;
		tmp = P(i, :);
		P(i, :) = P(row, :);
		P(row, :) = tmp;
		tmp = L1(i, :);
		L1(i, :) = L1(row, :);
		L1(row, :) = tmp;
	end
	
	for j = i+1 : m
		ratio = A(j, i) / mval;
		A(j, :) = A(j, :) - ratio * A(i, :);
		L1(j, i) = ratio;
	end	
end

for i = 1: min(m, n)
	L1(i, i) = 1.0;
end

for i = 1: m
    for j = 1: min(m, n)
        L(i, j) = L1(i, j);
    end
end

U1 = A;
for i = 1: min(m, n)
    for j = 1 : n
        U(i, j) = U1(i, j);
    end
end
	

### Matlab 中实现 PLU 分解 PLU 分解是一种将矩阵 \( A \) 表示为置换矩阵 \( P \)、下三角矩阵 \( L \) 和上三角矩阵 \( U \) 的乘积形式的技术。这种分解广泛应用于数值线性代数领域,特别是在解决线性方程组时非常有用。 以下是基于 MATLAB 自带功能以及自定义编写的两种方式来实现 PLU 分解: #### 方法一:利用 MATLAB 自带的 `lu` 函数 MATLAB 提供了一个内置函数 `lu` 来执行 PLU 分解。该函数可以直接返回 \( P \), \( L \),和 \( U \)[^1]。 ```matlab % 输入矩阵 A A = [4 3; 6 3]; % 使用 lu 函数进行 PLU 分解 [P, L, U] = lu(A); % 显示结果 disp('Permutation Matrix (P):'); disp(P); disp('Lower Triangular Matrix (L):'); disp(L); disp('Upper Triangular Matrix (U):'); disp(U); ``` 上述代码会输出三个矩阵 \( P \), \( L \),和 \( U \),满足关系 \( PA = LU \)。 --- #### 方法二:编写自定义 PLU 分解函数 如果希望手动实现 PLU 分解过程,则可以按照以下逻辑构建一个自定义函数[^2]: ```matlab function [P, L, U] = custom_plu_decomposition(A) % 获取输入矩阵大小 n = size(A, 1); % 初始化单位矩阵作为初始状态下的 P 和 L P = eye(n); L = eye(n); % 复制原始矩阵到 U U = A; for k = 1:n-1 % 寻找当前列中的最大绝对值元素及其位置 [~, max_index] = max(abs(U(k:end,k))); max_index = max_index + k - 1; if max_index ~= k % 如果找到的最大值不在对角线上,则交换行 temp_U_row = U(k,:); U(k,:) = U(max_index,:); U(max_index,:) = temp_U_row; temp_P_row = P(k,:); P(k,:) = P(max_index,:); P(max_index,:) = temp_P_row; temp_L_row = L(k,:); L(k,:) = L(max_index,:); L(max_index,:) = temp_L_row; end % 计算消元因子并更新 L 和 U factor = U((k+1):n, k) / U(k, k); L((k+1):n, k) = factor; U((k+1):n, :) = U((k+1):n, :) - factor * U(k, :); end end ``` 调用这个函数的方式如下所示: ```matlab % 定义测试矩阵 A A = [4 3; 6 3]; % 调用自定义 PLU 分解函数 [P, L, U] = custom_plu_decomposition(A); % 输出结果 disp('Custom Permutation Matrix (P):'); disp(P); disp('Custom Lower Triangular Matrix (L):'); disp(L); disp('Custom Upper Triangular Matrix (U):'); disp(U); ``` 这种方法允许更深入理解 PLU 分解的过程,并提供了更大的灵活性去修改算法细节。 --- #### 验证 PLU 分解正确性的方法 为了验证 PLU 分解是否成功完成,可以通过检查以下条件成立与否来进行确认: \[ P \cdot A = L \cdot U \] 在 MATLAB 中可写成: ```matlab if isequal(P*A, L*U) disp('The decomposition is correct.'); else disp('There was an error in the decomposition.'); end ``` 这一步骤对于任何类型的 PLU 分解都适用,无论是使用内置还是自定义函数[^3]。 ---
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