c++ Eigen库中的矩阵分析为什么使用QR分解
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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