学习QR分解最好的一句话是这样说的:“把质的困难转化为量的复杂,转化前是一个相对复杂的矩阵,转化后矩阵简单但是数量多于一个。”真的是精髓之所在。

Decomposition Method called in Eigen Condition satisfied by matrix A Computation Speed Computational Accuracy
PartialPivLU partialPivLu() Invertible ++ +
FullPivLU fullPivLu() None - +++
HouseholderQR householderQr() None ++ +
ColPivHouseholderQR colPivHouseholderQr() None + ++
FullPivHouseholderQR fullPivHouseholderQr() None - +++
LLT llt() Positive definite +++ +
LDLT ldlt() Positive or negative semidefinite +++ ++

表格来源:https://my.oschina.net/VenusV/blog/3030201

QR相比LU针对的不再是方阵,求逆算法效率更高,具有数值稳定的优点,这种直接方法的数值稳定性比LU分解要好。Cholesky是LU的特殊情况。
Ax=b(QR)x=b,Rx=QTby=QTb,Rx=yA x =b \quad (QR)x = b,Rx = Q^{T}b \quad y=Q^{T}b, Rx=yAx=b(QR)x=b,Rx=QTby=QTb,Rx=y
https://www.youtube.com/watch?v=FAnNBw7d0vg

https://www.zhihu.com/search?type=content&q=QR%E5%88%86%E8%A7%A3

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