Gauss列主元消去法、QR(MATLAB)

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Gauss列主元消去法、QR(MATLAB)
Gauss列主元消去法是一种线性方程组的求解方法,也称Gauss消去法。

其基本思想
是将方程组转化为上三角矩阵,然后通过反向代入求解。

该方法的优点在于计算精度高,
求解速度快,但缺点是需要大量的计算,尤其是在矩阵阶数较高时。

具体来讲,Gauss列主元消去法的步骤如下:
步骤一:将系数矩阵A进行LU分解,其中L是下三角矩阵、U是上三角矩阵。


$A=LU$,则原方程组可以写成$LUx=b$。

步骤二:通过初等矩阵左乘系数矩阵A,将每一列的主元变为该列所有元素中绝对值
最大的那个元素。

这个过程称为选主元,可以避免计算中的数值不稳定问题。

步骤三:将选主元后的系数矩阵A进行LU分解,得到$L^{'}$、$U^{'}$。

步骤五:通过反向代入求解$U^{'}x=y$,得到$x$的解。

Gauss列主元消去法的实现通常通过矩阵的变换来实现。

对于$n$阶矩阵$A=[a_{ij}]$,通过一系列的行变换,可以将其变为上三角矩阵。

其中的变换可以表示为:
$$ R_{i} \leftrightarrow R_{j} $$
其中,$R_{i}$和$R_{j}$分别表示矩阵$A$中的第$i$行和第$j$行,$k$是一个非零常数。

这些变换被称为初等行变换。

在MATLAB中,可以使用已经实现好的{\color{blue}\texttt{gauss}}函数来求解线性方程组。

该函数实现的算法是Gauss列主元消去法。

其调用格式为:
x = gauss(A,b)
其中,$A$是系数矩阵,$b$是结果向量。

函数返回结果向量$x$。

如果$A$或$b$不合法,则函数会返回一个空向量。

除了Gauss列主元消去法,还有一种常用的求解线性方程组的方法是QR分解法。

步骤二:通过正交矩阵左乘系数矩阵$A$,使其变为一个上三角矩阵。

这个过程称为
正交相似变换。

步骤三:将$b$进行正交相似变换,得到$Q^{T}b$。

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