前言

Matrix Inverse
Orthogonal Matrices
前面的两篇blog主要是回顾一下线代知识，打一打基础

这三周学习的QR分解真的又双叕打开了我学习线性代数的格局，总觉得自己的数学真的是太过浅薄，总为那些优美的算法感到惊艳。于是打算整理三篇来好好地捋捋QR分解的理论和实验。（老话重提：不是为了完成DDL而作的blog）

【注】以下内容全部非官方，纯属记录个人角度的理解，如有失偏颇，还望dalao批评指正！

一、QR分解

其实就是以计算机判断一个矩阵是否可逆，并求解逆为目的的一种方法。
QR将一个矩阵A分解成具有标准正交列向量的矩阵Q和上三角矩阵R（对角线元素不为0）的算法。这个分解能够有效的提高计算机求解线性方程、最小二乘问题、带约束的最小二乘问题的效率，有效降低计算复杂度。

二、QR分解方法

1.GS QR

Gram-Schmidt QR算法将逐列计算Q和R，通过第k部步的结果推导到第k+1步，类似数学归纳法：

刚开始接触可能会有点儿晕，但是有线代的基础知识的铺垫下，有一些个人理解：
A=QRA=QRA=QR反映的是矩阵A列向量的张成空间与具有标准正交列向量Q的张成空间之间的关系，而且通过QR分解能更直观的得到结论：列向量

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二、QR分解方法

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