MATLAB 矩阵分解算法大全
matlab矩阵LU分解
A 1 1 A nT 2 nn
n 1
其中 1 , 2 C
.由于 n-1 阶矩阵 An 1 的 k 阶顺序主子式就是 A 的 k 阶主子式
(k=1,2,…,n-2) ,故它们都不为零.从而由归纳法假设, An 1 有唯一的 LU 分解
An 1 Ln 1U n 1
for k=i+1:n m=0; for q=1:i-1 m=m+L(k,q)*U(q,i); end L(k,i)=(A(k,i)-m)/U(i,i); end end L U
四、 分析
2 1 1 4 1 0 2 2 1
程序运行结果: L= 1 2 -1 U= 2 0 0 1 -1 0 1 -2 -4 0 1 -3 0 0 1
这就证明了 A 的 LU 分解的存在性和唯一性.
二、 算法
当 n 阶矩阵满足定理的条件时,可以用初等变换的方法求出 L 和 U. 因为当 A=LU 时,由于 L 可逆,故必存在可逆矩阵 P 组 P=PL 即 PA=PLU=U.也就是说,可以先对 A 施行行的初等变换得出上三角矩阵 U,而矩阵 P 可以 通过对单位矩阵 I 进行相同的行初等变换得出,即 P(A,I)=(PA,PI)=(U,P) 于是 A P U ,为保持 P 为下三角矩阵(从而 P 也是下三角矩阵) ,在进行行初等变换 时,不能进行行的对换,上行的倍数应加到下行的对应元. 步骤: 1. 判断目标矩阵是不是 n n 矩阵,若是则继续进行,若不是则提示该矩阵无法进行 LU 分解; 2. 分别计算目标矩阵的 n-1 阶顺序主子式,判断是不是等于零,若等于零,则提示该矩阵 无法进行 LU 分解,若都不等于零,则继续进行; 3. 设定 n 阶单位矩阵 L 和全零矩阵 U; 4. U 的第一行 u1 j a1 j 5. L 的第一列 j=1,2,…,n
matlab矩阵的分解
第三章矩阵的分解(一矩阵的特征值与特征向量(Eigenvalues and EigenVectors1. 矩阵的特征值与特征向量解Ax=λx 运算式中的λ及其所对应的非零的向量x , 我们称λ/ x 为矩阵A的特征值与特征向量。
改写原式为 , (A-λI x = 0 , I 是单位矩阵, 我们令P(λ = det(A-λI = 0, 则 P(λ的展开式称为矩阵 A 的特征多项式, 解出矩阵 A 的特征多项式 , 就可得矩阵 A 的所有eigenvalues 。
再将每一个 eigenvalue 代入原式中, 即可求出其相对应的eigenvectors 。
例 1 : 解矩阵A = [ -9 -3 -16 ; 13 7 16; 3 3 10] 的特征值与特征向量。
【解 1】先利用函数 poly( 求出矩阵 A 的特征多项式, 再用roots(函数 ,求出特征多项式所有的根。
A=[ -9 -3 -16; 13 7 16; 3 3 10 ] ;poly(A %利用一个向量来储存此多项式的系数roots(poly(Aans =1.0000 -8.0000 -44.0000 240.0000ans =10.00004.0000-6.0000上面输出结果中, 第一个 ans 是 A 的特征多项式的系数,即第二个 ans 是 A 的eigenvalues : 10, 4, -6接着针对某个特征值 , 我们找出其对应之特征向量利用 rref( 函数, 求出 (A-λI 的 row reduced echelon form或是利用 null( 函数, 求出 (A-λI null space 的基底向量A = [ -9 -3 -16; 13 7 16; 3 3 10 ];rref(A - 10*eye(size(Anull(A - 10*eye(size(Aans =1 0 10 1 -10 0 0ans =0.5774-0.5774-0.5774上面输出结果中, 第一个 ans 是的 reduced row echelon form即令,得为 10所对应的eigenvectors第二个 ans 是 null space 的基底向量, 这个基底向量的长度为1. 上述的解x, 当取 t=-1再除以norm(x, 即可得这个基底向量。
Matlab_中的矩阵分解函数
Matlab 中的矩阵分解函数矩阵分解是指根据一定的原理用某种算法将一个矩阵分解成若干个矩阵的乘积。
常见的矩阵分解有LU分解(三角分解)、QR分解(正交变换)、Cholesky分解,以及Schur分解、Hessenberg分解、奇异分解等。
(1) LU分解(三角分解)lu函数[L,U]=lu(X):产生一个上三角阵U和一个变换形式的下三角阵L(行交换),使之满足X=LU。
注意,这里的矩阵X必须是方阵。
实现LU分解后,线性方程组Ax=b的解x=U\(L\b)或x=U\(L\Pb),这样可以大大提高运算速度。
[L,U,P]=lu(X):产生一个上三角阵U和一个下三角阵L以及一个置换矩阵P,使之满足PX=LU。
当然矩阵X同样必须是方阵。
(设P 是一个m×n的(0,1) 矩阵,如m≤n且P*P′=E,则称P为一个m×n的置换矩阵。
)例1用LU分解求解例1中的线性方程组。
命令如下:A=[2,1,-5,1;1,-5,0,7;0,2,1,-1;1,6,-1,-4];b=[13,-9,6,0]';x=U\(L\b)或采用LU分解的第2种格式,命令如下:[L,U ,P]=lu(A);x=U\(L\P*b)(2) QR分解(正交变换)对矩阵X进行QR分解,就是把X分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R的乘积形式。
QR分解只能对方阵进行。
MATLAB的函数qr可用于对矩阵进行QR分解,其调用格式为:[Q,R]=qr(X):产生一个一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R,使之满足X=QR。
[Q,R,E]=qr(X):产生一个一个正交矩阵Q、一个上三角矩阵R以及一个置换矩阵E,使之满足XE=QR。
实现QR分解后,线性方程组Ax=b的解x=R\(Q\b)或x=E(R\(Q\b))。
例2用QR分解求解例1中的线性方程组。
命令如下:A=[2,1,-5,1;1,-5,0,7;0,2,1,-1;1,6,-1,-4];b=[13,-9,6,0]';x=R\(Q\b)或采用QR分解的第2种格式,命令如下:[Q,R,E]=qr(A);x=E*(R\(Q\b))(3) Cholesky分解如果矩阵X是对称正定的,则Cholesky分解将矩阵X分解成一个下三角矩阵和上三角矩阵的乘积。
第4讲(4)Matlab中的矩阵分解命令
14—6 矩阵分解的Matlab 命令2(1)矩阵的LU 分解(2)矩阵的QR 分解(3 )矩阵的Cholesky 分解(4) 矩阵的奇异值分解(5)矩阵的特征值分解(6) 矩阵的Schur 分解(7) 矩阵的Jordan 标准型分解3(1)矩阵的LU 分解在Matlab 中用函数lu 来实现矩阵的LU 分解,其命令格式为:[L, U]=lu(X)说明:U 矩阵为上三角矩阵,满足X=L*U.4[L,U,P]=lu(X)说明:返回的P 矩阵是置换矩阵,矩阵U 是上三角矩阵,矩阵L 满秩矩阵,满足L*U=P*X.5例4.1>>a=[1,2,4;2,-1,5;-1,10,4];>> [b,c,p]=lu(a)运行结果:b =1.0000 0 0-0.5000 1.0000 00.5000 0.2632 1.00006c =2.0000 -1.0000 5.00000 9.5000 6.50000 0 -0.2105p =0 1 00 0 11 0 07(2)矩阵的QR 分解在Matlab 中,矩阵的QR 分解可由函数qr 来实现,其常用的调用格式如下:①[B,C]=qr(A)说明:返回的C 矩阵为上三角矩阵,矩阵B 为满秩矩阵。
[Q,R,E]=qr(A)说明:返回的矩阵E 是置换矩阵,矩阵R 是上三角矩阵,矩阵Q 是满秩矩阵,上述矩阵满足关系A*E=Q*R.8例4.2>> a=[1,2,4;2,-1,5;-1,10,4];>> [b,c,e]=qr(a)运行结果:b =-0.1952 -0.5068 -0.83970.0976 -0.8619 0.4976-0.9759 0.0152 0.21779c =-10.2470 -4.1964 0.97590 -6.2762 -2.24580 0 -0.0622e =0 0 11 0 00 1 010(3 )矩阵的Cholesky 分解在Matlab 中用函数chol 对矩阵进行Cholesky 分解,函数chol 的调用格式为:1.R=chol(X)说明:矩阵X 必须是正定矩阵,否则会返回错误信息,返回的矩阵R 是上三角矩阵。
MATLAB矩阵分解算法大全
MATLAB矩阵分解算法大全1.LU分解:LU分解是一种常见的矩阵分解方法,用于解线性方程组和计算矩阵的行列式。
MATLAB中可以使用`lu`函数来进行LU分解。
以下是一个示例:```matlabA=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];[L, U, P] = lu(A);```其中,`L`和`U`是分解后的下三角矩阵和上三角矩阵,`P`是置换矩阵。
2.QR分解:QR分解是一种用于解线性方程和计算特征值和特征向量的矩阵分解方法。
MATLAB中可以使用`qr`函数进行QR分解。
以下是一个示例:```matlabA=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];[Q, R] = qr(A);```其中,`Q`是正交矩阵,`R`是上三角矩阵。
3. Cholesky分解:Cholesky分解是一种用于解正定对称矩阵线性方程组的方法。
MATLAB中可以使用`chol`函数进行Cholesky分解。
以下是一个示例:```matlabA=[4,2,2;2,5,4;2,4,6];R = chol(A);```其中,`R`是上三角矩阵。
4.奇异值分解(SVD):SVD是一种常用的矩阵分解方法,用于计算矩阵的奇异值和奇异向量。
MATLAB中可以使用`svd`函数进行奇异值分解。
以下是一个示例:```matlabA=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];[U, S, V] = svd(A);```其中,`U`和`V`是正交矩阵,`S`是对角矩阵,对角线上的元素是矩阵的奇异值。
5.特征值分解:特征值分解是一种用于计算矩阵的特征值和特征向量的方法。
MATLAB中可以使用`eig`函数进行特征值分解。
以下是一个示例:```matlabA=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];[V, D] = eig(A);```其中,`V`是特征向量的矩阵,`D`是对角矩阵,对角线上的元素是矩阵的特征值。
上述是几种常见的矩阵分解算法及其在MATLAB中的实现方法。
MATLAB矩阵计算大全
MATLAB与矩阵运算1.矩阵运算(1)矩阵元素的初始化:A=[1 2 3;4,5,6]A=[1 2 34 5 6](2)矩阵运算:A^2,A*A,A/B,A\B,A+B,A-B,a*Aa) 矩阵乘法:A)两个矩阵相乘A*B要求:A的列数和B的行数相等B)矩阵的数乘x*A %x与A的各个元素分别相乘C)点乘 A.*B要求:维数相同的向量或矩阵,对应元素对应相乘D)内积dot(A,B);dot(A,B,dim)% A×B=ATB要求:向量长度或矩阵维数相同(同为m x n维阵)。
b) 矩阵除法:在MATLAB中,有两种矩阵除法运算:\和/,分别表示左除和右除。
如果A矩阵是非奇异方阵,则A\B和B/A运算可以实现。
A\B等效于A矩阵的逆左乘B矩阵,也就是inv(A)*B,相当于A*x = B的解;B/A等效于A矩阵的逆右乘B矩阵,也就是B*inv(A),相当于x*A = B的解。
注意:对于含有标量的运算,两种除法运算的结果相同,如3/4和4\3有相同的值,都等于0.75。
如,设a=[10.5,25],则a/5=5\a=[2.1000 5.0000]。
对于矩阵来说,左除和右除表示两种不同的除数矩阵和被除数矩阵的关系。
对于矩阵运算,一般A\B≠B/A。
c) 矩阵的乘方一个矩阵的乘方运算可以表示成A^x,要求A为方阵,x为标量。
点运算:在MATLAB中,有一种特殊的运算,因为其运算符是在有关算术运算符前面加点,所以叫点运算。
点运算符有.*、./、.\和.^。
两矩阵进行点运算是指它们的对应元素进行相关运算,要求两矩阵的维参数相同。
(3)常见的运算rank(A): 矩阵秩的函数trace(A): 求矩阵的迹的函数det(A):求矩阵的行列式的值inv(A):求矩阵的逆A’:矩阵的转置内置矩阵函数:zeros(3,4);ones(3,4);2.矩阵的特征值与特征向量在MATLAB中,计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A),常用的调用格式有3种:(1) E=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成向量E。
矩阵分解的MATALAB实现
5.3.3 矩阵分解的MATALAB实现矩阵分解(decomposition, factorization)是多半将矩阵拆解为数个三角形矩阵(triangular matrix),依使用目的的不同,可分为三种矩阵分解法:1)三角分解法(Triangular Factorization),2)QR分解法(QR Factorization),3)奇异值分解法(Singular Value Decompostion)。
(1) 三角分解法三角分解法是将原正方(square) 矩阵分解成一个上三角形矩阵或是排列(permuted) 的上三角形矩阵和一个下三角形矩阵,这样的分解法又称为LU 分解法。
它的用途主要在简化一个大矩阵的行列式值的计算过程,求反矩阵,和求解联立方程组。
不过要注意这种分解法所得到的上下三角形矩阵并非唯一,还可找到数个不同的一对上下三角形矩阵,此两三角形矩阵相乘也会得到原矩阵。
我们举以下二个矩阵为例:利用三角分解法可将A和B二矩阵分别拆解为上下三角形矩阵注意B分解的矩阵得到的第一个矩阵[LB]是排列的下三角形矩阵,如果第二、三列互换,则此变成完全的下三角形矩阵。
以MATLAB函数计算上述的LU分解法,其语法为[L,U]=lu(A),其中L代表下三角形矩阵U代表上三角形矩阵。
我们来看一个例子。
>> A = [1 2 -1; -2 -5 3; -1 -3 0]; B=[1 3 2; -2 -6 1; 2 5 7];>> [L1,U1] = lu(A); [L2,U2] = lu(B);>> L1; U1L1 = % 注意这个矩阵L1和之前的[LA]不相同-0.5 1 01 0 00.5 1 1U1 = % 注意这个矩阵U1和之前的[UA]不相同-2 -5 30 -0.5 0.50 0 -2>> L2; U2L2 = % 注意这个矩阵L2和之前的[LB]不相同-0.5 0 11 0 0-1 1 0U2 = % 注意这个矩阵U2和之前的[UB]不相同-2 -6 10 -1 80 0 2.5(2) QR分解法QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵。
矩阵的五种分解的matlab实现
矩阵的五种分解的matlab实现由于这学期修了矩阵分析这门课,课程要求⽤matlab实现矩阵的5种分解,仅仅是实现了分解,上传到博客存档,万⼀哪天某位同学就需要了呢。
1.矩阵的满秩分解代码实现1 %矩阵的满秩分解2 clear3 %设输⼊矩阵为M(P152 例4.1.1)4 A = [1,4,-1,5,6;5 2,0,0,0,-14;6 -1,2,-4,0,1;7 2,6,-5,5,-7]8 A1 = rref(A); %将矩阵A化成⾏最简形式保存在A1中9 [m,n]=size(A); %获取矩阵A的⼤⼩:m⾏n列10 B0= [];%⽣成⼀个空向量11 C0= [];%⽣成⼀个空向量12for i=1:m %依次扫描矩阵m⾏13 flag=1;14for j=1:n %依次扫描矩阵n列15if A1(i,j)==1 %若A1(i, j)等于116for k=1:i-1 %固定j列,扫描此列的第1⾏到i-1⾏元素17if A1(k,j)~=0 %判断是否全为018 flag=0; %若不全为0,则将flag置为0(说明此列不是单位矩阵的列)19break;20 end21 end22for k=i+1:m %固定j列,扫描此列的第i+1⾏到m⾏(即最后⼀⾏)元素23if A1(k,j)~=0 %判断是否全为024 flag=0; %若不全为0,则将flag置为0(说明此列不是单位矩阵的列)25break;26 end27 end28if flag==1 %若flag为1(不为0),则说明此列是【矩阵的⾏最简形式矩阵】的单位矩阵的列29 B0=[B0,A(:,j)]; %将矩阵A的j列加到B0列向量之后30 C0=[C0;A1(i,:)]; %将矩阵A1的i⾏加到C0⾏向量之后,31 end32 end33 end34 end35 [m1,n1]=size(B0); %获取矩阵B0的⼤⼩:m1⾏n1列36 [m2,n2]=size(C0); %获取矩阵C0的⼤⼩:m2⾏n2列37 B=B0(:,1:n1) %将矩阵B0的第1列到最后⼀列赋值给矩阵B38 C=C0(1:m2,:) %将矩阵C0的第1⾏到最后⼀⾏赋值给矩阵C39 %验证:BC=A40 A_1= B*C2.矩阵的正交三⾓分解代码实现直接调⽤matlab⾃带qr()函数即可1 %矩阵的正交三⾓分解2 clear;3 A = [-3,1,-2;1,1,1;1,-1,0;1,-1,1]4 [Q, R] = qr(A) %正交三⾓分解,Q为⾣矩阵,R为正交下三⾓矩阵5 %验证:QR是否为A,以及Q是否为⾣矩阵6 A_1 = Q * R7 Q_1 = Q * conj(Q.')3.矩阵的奇异值分解代码实现1 %矩阵的奇异值分解2 clear,clc3 A = [1,1;0,0;1,1];4 [U,S,V] = svd(A) %返回⼀个与A同⼤⼩的对⾓矩阵S,两个⾣矩阵U和V,且满⾜A= U*S*V~H。
MATLAB中常见的矩阵分解技术介绍
MATLAB中常见的矩阵分解技术介绍矩阵分解是线性代数中重要的内容之一,它将一个复杂的矩阵分解为多个简单的矩阵相乘的形式,从而可以更好地理解和处理矩阵运算。
在MATLAB中,有许多常见的矩阵分解技术,包括LU分解、QR分解、奇异值分解(SVD)和特征值分解等等。
本文将对这些常见的矩阵分解技术进行介绍。
一、LU分解LU分解是将一个矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积,其中L矩阵的对角元素都为1。
LU分解在数值计算中广泛应用,可以用于解线性方程组、求逆矩阵等。
在MATLAB中,可以使用“lu”函数进行LU分解,示例如下:```matlabA = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];[L, U] = lu(A);```二、QR分解QR分解是将一个矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R的乘积,其中Q矩阵的列向量都是正交的。
QR分解在数值计算中也具有重要的应用,可以用于求矩阵的秩、解最小二乘问题等。
在MATLAB中,可以使用“qr”函数进行QR 分解,示例如下:```matlabA = [1, 2; 3, 4; 5, 6];[Q, R] = qr(A);```三、奇异值分解(SVD)奇异值分解(SVD)将一个矩阵分解为一个正交矩阵U、一个对角矩阵Σ和另一个正交矩阵V的转置的乘积。
奇异值分解在数据压缩、图像处理、语音识别等领域有着重要的应用。
在MATLAB中,可以使用“svd”函数进行奇异值分解,示例如下:```matlabA = [1, 2; 3, 4; 5, 6];[U, S, V] = svd(A);```四、特征值分解特征值分解将一个可对角化的矩阵分解为一个特征向量矩阵V和一个特征值对角矩阵Λ的乘积。
特征值分解在物理学、工程学等领域中有着广泛的应用,可以用于求解微分方程、震动和振动问题等。
在MATLAB中,可以使用“eig”函数进行特征值分解,示例如下:```matlabA = [1, 2; 3, 4];[V, Lambda] = eig(A);```通过对这些常见的矩阵分解技术的介绍,我们可以发现MATLAB在矩阵分解方面提供了许多方便快捷的函数和工具,使得我们可以更加高效地处理各种复杂的矩阵运算问题。
matlab 矩阵分解
Matlab矩阵分解矩阵分解是将一个复杂的矩阵拆分成更简单的矩阵的过程。
在Matlab中,我们可以使用不同的方法来进行矩阵分解,如LU分解、QR分解、奇异值分解(SVD)等。
这些方法可以帮助我们简化矩阵操作、求解线性方程组、计算特征值等。
本文将介绍Matlab中常用的矩阵分解方法,包括LU分解、QR分解和SVD分解,并提供相应的示例代码。
1. LU分解LU分解是将一个矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积的过程。
LU分解可以用于求解线性方程组、计算矩阵的逆等。
在Matlab中,我们可以使用lu函数进行LU分解。
下面是一个示例代码:A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]; % 待分解的矩阵[L, U] = lu(A); % 进行LU分解在上面的代码中,我们定义了一个3x3的矩阵A,然后使用lu函数进行LU分解,并将结果保存在L和U中。
2. QR分解QR分解是将一个矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R的乘积的过程。
QR分解可以用于求解最小二乘问题、计算矩阵的特征值等。
在Matlab中,我们可以使用qr函数进行QR分解。
下面是一个示例代码:A = [1, 2; 3, 4; 5, 6]; % 待分解的矩阵[Q, R] = qr(A); % 进行QR分解在上面的代码中,我们定义了一个3x2的矩阵A,然后使用qr函数进行QR分解,并将结果保存在Q和R中。
3. 奇异值分解(SVD)奇异值分解是将一个矩阵分解为一个正交矩阵U、一个对角矩阵Σ和一个正交矩阵V的乘积的过程。
奇异值分解可以用于求解最小二乘问题、降维、图像压缩等。
在Matlab中,我们可以使用svd函数进行奇异值分解。
下面是一个示例代码:A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]; % 待分解的矩阵[U, S, V] = svd(A); % 进行奇异值分解在上面的代码中,我们定义了一个3x3的矩阵A,然后使用svd函数进行奇异值分解,并将结果保存在U、S和V中。
解密Matlab中的矩阵分解算法
解密Matlab中的矩阵分解算法矩阵分解算法是一种将复杂的矩阵转化为简单的形式以便于分析和处理的数学技术。
在计算机科学和工程领域中,矩阵分解算法被广泛应用于数据处理、图像处理、机器学习以及信号处理等方面。
Matlab作为一种强大的数值计算软件,提供了许多内置的矩阵分解函数,帮助研究人员和工程师快速并且高效地解决问题。
在Matlab中,常用的矩阵分解算法包括LU分解、QR分解、特征值分解、奇异值分解等。
本文将对这些算法进行详细的解读,帮助读者更好地理解和应用它们。
一、LU分解LU分解是将一个矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积的过程。
在Matlab中,我们可以使用lu()函数来进行LU分解。
假设我们有一个方阵A,将其进行LU分解的过程如下:[L, U] = lu(A)其中,L为下三角矩阵,U为上三角矩阵。
通过LU分解,我们可以方便地求解线性方程组,计算矩阵的逆等。
二、QR分解QR分解是将一个矩阵分解为一个正交矩阵和一个上三角矩阵的乘积的过程。
在Matlab中,我们可以使用qr()函数来进行QR分解。
假设我们有一个矩阵A,将其进行QR分解的过程如下:[Q, R] = qr(A)其中,Q为正交矩阵,R为上三角矩阵。
QR分解在解决线性方程组、最小二乘问题以及计算矩阵的秩等方面具有广泛的应用。
三、特征值分解特征值分解是将一个方阵分解为一个可对角化矩阵和一个相似变换矩阵的乘积的过程。
在Matlab中,我们可以使用eig()函数来进行特征值分解。
假设我们有一个方阵A,将其进行特征值分解的过程如下:[V, D] = eig(A)其中,V为相似变换矩阵,D为对角矩阵,对角线上的元素即为A的特征值。
特征值分解在信号处理、图像处理、降维等领域有着重要的应用。
四、奇异值分解奇异值分解是将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积的过程,分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。
在Matlab中,我们可以使用svd()函数来进行奇异值分解。
MATLAB中矩阵LU分解
一、 题目编写实现对N 阶非奇矩阵A 进行LU 分解的程序。
二、 算法组织若n 阶方阵的各阶顺序主子行列式不为零则存在唯一的单位上三角矩阵L 和上三角矩阵L 式的A=LU 。
其基本思想是GAUSS 消去法。
参照《计算方法》第38页L 、U 各项计算公式编写公式。
1. 输入带分解矩阵A 2. For i=1,2,……n2.1 将L 对角线元素赋值L (i ,i )=1;3. For j=1,2,……n3.1 将U 第一行元素赋值U (1,j )=A (1,j );4. For k=2,……n4.1 将L 第一列元素赋值L(k,1)=A(k,1)/U(1,1);5. For i=2,……n5.1 For j=i ,……n5.1.110k kj kiij kj i A LA U -=-⇒∑5.2 For k=i+1,……n5.2.1 10k jk ki ij kk jk i A L A U L -=⎛⎫-⇒ ⎪⎝⎭∑三、 程序实现clear all clcA=input('请输入一个方阵 ');%输入一个n 阶方阵[n,n]=size(A); L=zeros(n,n); U=zeros(n,n);for i=1:n %将L 的主对角线元素赋值1 L(i,i)=1; endfor j=1:n %求矩阵U 的第一行元素 U(1,j)=A(1,j); endfor k=2:n %求矩阵L 的第一列元素 L(k,1)=A(k,1)/U(1,1); endfor i=2:n %求L 、U 矩阵元素 for j=i:n s=0;for t=1:i-1 s=s+L(i,t)*U(t,j); endU(i,j)=A(i,j)-s; endfor k=i+1:n r=0;for t=1:i-1r=r+L(k,t)*U(t,i); endL(k,i)=(A(k,i)-r)/U(i,i); end end%输出矩阵L 、U L U四、计算与结果分析本题中根据GAUSS消去算法对任意一各阶顺序主子式不为零的n阶方阵A进行L分解。
matlab线性方程组的矩阵解法
一、利用三角分解A = LU 求解Ax = b
二、 用列主元的三角分解PA = LU 求解Ax = b
三、 用全主元的三角分解PAQT = LU 求解Ax = b
四、利用Cholesky分解A = LLT 求解Ax = b
五、 三对角方程组的解法
一、利用三角分解A = LU 求解Ax = b 设已有 A = LU 代入原方程 Ax = b 得 LY = b LUx = b ⇔ Ux = Y
定理 如果带宽为 w=p+q-1 的n阶带状矩阵 有LU 阶带状矩阵A有 阶带状矩阵 分解:A=LU,则L是带宽为 的下三角矩阵,U是带宽 是带宽为p的下三角矩阵 分解 , 是带宽为 的下三角矩阵, 是带宽 的上三角矩阵。 为q的上三角矩阵。 的上三角矩阵
a11 M a p1 0 L a22 O O an , n − p + 1 a1q O an− q +1,n O M L ann 0 L u22 u1q O un − q +1,n O O M unn 0
j = k +1
∑u
n
kj
x j ) ukk y1 y 2 M yn
( k = n − 1, n − 2, L ,1) u11 u12 L u1 n x1 u22 L u2 n x 2 = O M M unn x n
Ax = d 用矩阵表示 应用追赶法求解三对角线性方程组。追赶法仍然 追赶法求解三对角线性方程组 应用追赶法求解三对角线性方程组。追赶法仍然 保持LU分解特性,它是一种特殊的LU分解。 LU分解特性 LU分解 保持LU分解特性,它是一种特殊的LU分解。充分利用 了系数矩阵的特点,而且使之分解更简单, 了系数矩阵的特点,而且使之分解更简单,得到对三对 角线性方程组的快速解法。 角线性方程组的快速解法。
MATLAB编程基础第4讲--矩阵的运算、矩阵分解2
矩阵的幂运算 与数字的幂运算形式相同,用“^”算符。
A=[2 1 -3 -1;3 1 0 7;-1 2 4 -2;1 0 -1 5];
A^2 矩阵的指数运算 常用函数 expm expm1 expm2 expm3
A=[2 1 -3 -1;3 1 0 7;-1 2 4 -2;1 0 -1 5];
执行expm(A)
6
秩函数 函数 rank
e= 1 2 3 1 2 3 1 2 3 5 2 5
?rank(e) ans = 2
7
迹函数 矩阵所有对角线上元素的和称为矩阵的迹。 函数 trace
A=[2 1 -3 -1;3 1 0 7;-1 2 4 -2;1 0 -1 5];
trace(A) 正交空间函数 函数 orth 用来求矩阵的一组正交基。 trace(A) 伪逆函数 函数 pinv 求解“病态”问题时,避免产生伪解。 pinv(A)
?a1=[1 2 3;2 3 4;3 4 ?b1=[1 1 1;2 2 2;3 3 ?a1./b1 ans = 1.0000 2.0000 1.0000 1.5000 1.0000 1.3333 5]; 3]; ?a1.\b1 ans = 3.0000 2.0000 1.6667 1.0000 1.0000 1.0000 0.5000 0.6667 0.7500 0.3333 0.5000 0.6000
?a1=all(a(:,1)<10) ?a22=any(a>10) a1 = a22 = 0 1 1 0 1 1
22
?a=[1:5]; ?a=1./a a= 1.0000 ?f1=find(a) f1 = 1 2 3 4 5 0.5000 0.3333 0.2500 0.2000
matlab中矩阵LDLT分解与Cholesky分解
矩阵LDL T 分解与Cholesky 分解:()2020,min(,)-2,T ij ij A LDL Cholesky i i j i j i j αα⨯==⎧=⎨≠⎩求矩阵的分解与分解,其中。
矩阵的LDLT 消去函数的程序代码:%矩阵的LDLT 分解function [s,l,d]=ldlt(a)s=1;l=0;d=0;%判断矩阵是否对称if a~=a' %矩阵不对称,输出错误信息s=0;elseb=diag(a); %列向量b 存放矩阵a 的对角元素,矩阵D 的元素也放在该向量 n=size(a,1); %矩阵a 维数nfor k=1:nb(k)=b(k)-(a(k,1:k -1).^2)*b(1:k -1);if ~b(k) %如果矩阵D 的对角元素出现0,出现错误,停止计算s=0;breakelse %进行递推a(k+1:n,k)=(a(k+1:n,k)-a(k+1:n,1:k -1)*(b(1:k -1).*a(k,1:k -1)'))/b(k); endendif sl=tril(a)-diag(diag(a))+diag(b);d=diag(b);endend矩阵的Cholesky 消去函数程序代码:%矩阵的cholesky 分解function [s,g]=cholesky(a)s=1;g=0;%判断矩阵是否对称正定if a~=a'|min(eig(a))<=0 %矩阵不是对称正定,输出错误信息s=0;else %矩阵对称正定n=size(a,1); %矩阵a 维数na(1,1)=a(1,1)^(1/2);for i=2:nfor j=1:i -1a(i,j)=(a(i,j)-a(i,1:j -1)*a(j,1:j -1)')/a(j,j); %对角线下方元素计算enda(i,i)=(a(i,i)-a(i,1:i-1)*a(i,1:i-1)')^(1/2); %对角线元素计算endg=tril(a); %输出结果end主程序为:%计算方法上机第二题clear;clc;%输入矩阵am=1:20;[mm,nn]=meshgrid(m);a=min(mm,nn);%首先进行ldlt分解[s,l,d]=ldlt(a); %调用ldlt分解函数if ~s %分解不能进行,输出错误信息disp('Error!The ldlt decomposition cannot go!');elsedisp('The Matrix L is: ');disp(l); %输出矩阵Ldisp('The Matrix D is: ');disp(d); %输出矩阵Ddisp('The Matrix LT is: ');disp(l'); %输出矩阵LTend%进行cholesky分解[s,g]=cholesky(a); %调用cholesky分解函数if ~s %分解不能进行,输出错误信息disp('Error!The cholesky decomposition cannot go!');elsedisp('The Matrix G is: ');disp(g); %输出矩阵Gdisp('The Matrix GT is: ');disp(g'); %输出矩阵Gend矩阵LDL T 分解与Cholesky 分解:122020:41(,,,)141,(3,2,,2,3)14114T T Tx f x x x x T f =-⎡⎤⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥=⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥-⎣⎦用追赶法求阶三对角方程组的解,其中,。
MATLAB 矩阵分解算法大全
(1)LU 分解法程序:function x=solvebyLU(A,b)% 该函数利用LU分解法求线性方程组Ax=b的解flag=isexist(A,b); %调用第一小节中的isexist函数判断方程组解的情况if flag==0disp('该方程组无解!');x=[];return;elser=rank(A);[m,n]=size(A);[L,U,P]=lu(A);y(1)=b(1);if m>1for i=2:my(i)=b(i)-L(i,1:i-1)*y(1:i-1)';endendy=y'; % 解Ux=y得原方程组的一个特解x0(r)=y(r)/U(r,r);if r>1for i=r-1:-1:1x0(i)=(y(i)-U(i,i+1:r)*x0(i+1:r)')/U(i,i);endendx0=x0';if flag==1 %若方程组有唯一解x=x0;return;else %若方程组有无穷多解format rat;Z=null(A,'r'); %求出对应齐次方程组的基础解系[mZ,nZ]=size(Z);x0(r+1:n)=0;for i=1:nZt=sym(char([107 48+i]));k(i)=t; %取k=[k1,k2...,];endx=x0;for i=1:nZx=x+k(i)*Z(:,i); %将方程组的通解表示为特解加对应齐次通解形式endendend(2)矩阵的QR分解法(c语言):void QR(double a[N][N],double q[N][N],double r1[N][N],int n) /*QR分解*/ {int i,j,k,r,m;double temp,sum,dr,cr,hr;double ur[N],pr[N],wr[N];double q1[N][N],emp[N][N];for(i=1;i<n+1;i++)//将a放入temp中for(j=1;j<n+1;j++){emp[i][j]=a[i][j];};for(i=1;i<n+1;i++)//定义单位矩阵for(j=1;j<n+1;j++){if(i==j)q[i][j]=1;else q[i][j]=0;};for(r=1;r<n;r++){temp=0;for(k=r+1;k<n+1;k++)temp+=fabs(a[k][r]);if(temp>=ZERO){sum=0;for(k=r;k<n+1;k++)sum+=a[k][r]*a[k][r];dr=sqrt(sum);if(a[r][r]>ZERO)m=-1;else m=1;cr=m*dr;hr=cr*(cr-a[r][r]);for(i=1;i<n+1;i++)//定义ur{if(i<r)ur[i]=0;if(i==r)ur[i]=a[r][r]-cr;if(i>r)ur[i]=a[i][r];};for(i=1;i<n+1;i++)//定义wr{for(j=1;j<n+1;j++)sum+=q[i][j]*ur[j];wr[i]=sum;};for(i=1;i<n+1;i++)//定义qrfor(j=1;j<n+1;j++){q1[i][j]=q[i][j]-wr[i]*ur[j]/hr;};for(i=1;i<n+1;i++)//定义qr+1for(j=1;j<n+1;j++){q[i][j]=q1[i][j];};for(i=1;i<n+1;i++)//定义pr{sum=0;for(j=1;j<n+1;j++)sum+=a[j][i]*ur[j];pr[i]=sum/hr;};for(i=1;i<n+1;i++)for(j=1;j<n+1;j++){a[i][j]=a[i][j]-ur[i]*pr[j];};};};for(i=1;i<n+1;i++)for(j=1;j<n+1;j++){if(fabs(a[i][j])<ZERO)a[i][j]=0;};for(i=1;i<n+1;i++)for(j=1;j<n+1;j++){r1[i][j]=a[i][j];};for(i=1;i<n+1;i++)//将a取出for(j=1;j<n+1;j++){a[i][j]=emp[i][j];}(3)对称正定矩阵的Cholesky分解:function [X]=m_chol(A,b)[N,N]=size(A);X=zeros(N,1);Y=zeros(N,1);for i=1:NA(i,i)=sqrt(A(i,i)-A(i,1:i-1)*A(i,1:i-1)');if A(i,i)==0'A is singular. no unique solution'break;end;for j=i+1:NA(j,i)=(A(j,i)-A(j,1:i-1)*A(i,1:i-1)')/A(i,i);endendAb%前代法for j=1:NY(j)=(b(j)-A(j,1:j-1)*Y(1:j-1))/A(j,j);endY;A=A'for k=N:-1:1X(k)=(Y(k)-A(k,k+1:N)*X(k+1:N))/A(k,k);end。
matlab矩阵分解
matlab矩阵分解
矩阵分解是一种常用的数学方法,用于将一个复杂的矩阵表示为几个简单矩阵的乘积。
在MATLAB中,有多种矩阵分解的方法,可以帮助我们更好地理解和处理数据。
一种常见的矩阵分解方法是奇异值分解(SVD)。
奇异值分解可以将一个任意大小的矩阵分解为三个矩阵的乘积,分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。
这种分解方法在信号处理、图像压缩等领域有着广泛的应用。
另一种常见的矩阵分解方法是QR分解。
QR分解将一个矩阵分解为一个正交矩阵和一个上三角矩阵的乘积。
这种分解方法在求解线性方程组、最小二乘拟合等问题中非常有用。
除了SVD和QR分解,MATLAB还提供了LU分解、Cholesky分解等多种矩阵分解的方法。
这些分解方法在不同的问题中有着各自的优势和适用范围,可以帮助我们更高效地处理数据和解决问题。
通过矩阵分解,我们可以将复杂的问题简化为更容易处理的形式,从而加快计算速度、降低计算复杂度。
矩阵分解也为数据挖掘、机器学习等领域的算法提供了重要的基础。
在MATLAB中,通过简单的几行代码就可以实现各种矩阵分解的方法,无需手动编写复杂的算法。
这极大地方便了我们在实际工作中的应用,节约了时间和精力。
总的来说,矩阵分解是一种强大的数学工具,在数据处理、信号处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
掌握各种矩阵分解的方法,并灵活运用于实际问题中,将有助于提高工作效率和解决难题能力。
MATLAB作为强大的工具软件,为我们提供了丰富的矩阵分解函数,帮助我们更好地理解和利用矩阵分解的方法。
希望大家能够深入学习和应用矩阵分解,发挥其在科研和工程领域的巨大作用。
matlab中矩阵ldlt分解与cholesky分解
矩阵LDL T 分解与Cholesky 分解:()2020,m i n (,)-2,T ij ij A LDL Cholesky i i j i j i j αα⨯==⎧=⎨≠⎩求矩阵的分解与分解,其中。
矩阵的LDLT 消去函数的程序代码:%矩阵的LDL T 分解function [s,l,d]=ldlt(a)s=1;l=0;d=0;%判断矩阵是否对称if a~=a' %矩阵不对称,输出错误信息s=0;elseb=diag(a); %列向量b 存放矩阵a 的对角元素,矩阵D 的元素也放在该向量 n=size(a,1); %矩阵a 维数nfor k=1:nb(k)=b(k)-(a(k,1:k-1).^2)*b(1:k-1);if ~b(k) %如果矩阵D 的对角元素出现0,出现错误,停止计算s=0;breakelse %进行递推a(k+1:n,k)=(a(k+1:n,k)-a(k+1:n,1:k-1)*(b(1:k-1).*a(k,1:k-1)'))/b(k);endendif sl=tril(a)-diag(diag(a))+diag(b);d=diag(b);endend矩阵的Cholesky 消去函数程序代码:%矩阵的cholesky 分解function [s,g]=cholesky(a)s=1;g=0;%判断矩阵是否对称正定if a~=a'|min(eig(a))<=0 %矩阵不是对称正定,输出错误信息s=0;else %矩阵对称正定n=size(a,1); %矩阵a 维数na(1,1)=a(1,1)^(1/2);for i=2:nfor j=1:i-1a(i,j)=(a(i,j)-a(i,1:j-1)*a(j,1:j-1)')/a(j,j); %对角线下方元素计算enda(i,i)=(a(i,i)-a(i,1:i-1)*a(i,1:i-1)')^(1/2); %对角线元素计算endg=tril(a); %输出结果end主程序为:%计算方法上机第二题clear;clc;%输入矩阵am=1:20;[mm,nn]=meshgrid(m);a=min(mm,nn);%首先进行ldlt分解[s,l,d]=ldlt(a); %调用ldlt分解函数if ~s %分解不能进行,输出错误信息disp('Error!The ldlt decomposition cannot go!');elsedisp('The Matrix L is: ');disp(l); %输出矩阵Ldisp('The Matrix D is: ');disp(d); %输出矩阵Ddisp('The Matrix LT is: ');disp(l'); %输出矩阵LTend%进行cholesky分解[s,g]=cholesky(a); %调用cholesky分解函数if ~s %分解不能进行,输出错误信息disp('Error!The cholesky decomposition cannot go!');elsedisp('The Matrix G is: ');disp(g); %输出矩阵Gdisp('The Matrix GT is: ');disp(g'); %输出矩阵Gend矩阵LDL T 分解与Cholesky 分解:122020:41(,,,)141,(3,2,,2,3)14114T T Tx f x x x x T f =-⎡⎤⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥=⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥-⎣⎦用追赶法求阶三对角方程组的解,其中,。
matlab 分割矩阵
matlab 分割矩阵"Matlab 分割矩阵"中括号([])是Matlab中用于表示矩阵的主要形式之一。
使用中括号可以对矩阵进行分割,即从一个大矩阵中提取出所需的部分矩阵。
本文将逐步介绍如何在Matlab中使用中括号进行矩阵分割。
1. 概述矩阵分割是指从一个大矩阵中提取出子矩阵。
在Matlab中,可以使用多种方法进行矩阵分割,包括基于行、列、元素等。
接下来我们将介绍几种常见的矩阵分割方法。
2. 基于行的分割可以使用冒号操作符(:)和中括号来分割矩阵的行。
例如,假设有一个4x3的矩阵A,我们想要提取其中的第2行和第4行,可以使用以下代码:B = A([2,4],:);这将提取出矩阵A的第2行和第4行,存储在矩阵B中。
3. 基于列的分割类似地,可以使用中括号和冒号操作符来分割矩阵的列。
例如,假设有一个4x3的矩阵A,我们想要提取其中的第1列和第3列,可以使用以下代码:B = A(:,[1,3]);这将提取出矩阵A的第1列和第3列,存储在矩阵B中。
4. 基于元素值的分割有时候,我们需要根据矩阵中元素的值来进行分割。
Matlab提供了一些函数来实现这个目的,比如find()和logical()函数。
例如,假设有一个4x3的矩阵A,我们想要提取其中所有大于等于5的元素,可以使用以下代码:B = A(A >= 5);这将提取出矩阵A中所有大于等于5的元素,并存储在矩阵B中。
5. 分割矩阵的子矩阵除了提取行、列或元素外,我们还可以通过指定矩阵的子矩阵来进行分割。
可以使用冒号操作符和中括号来指定子矩阵的位置。
例如,假设有一个4x3的矩阵A,我们想要提取其中的左上角2x2子矩阵,可以使用以下代码:B = A(1:2, 1:2);这将提取出矩阵A的左上角2x2子矩阵,并存储在矩阵B中。
6. 多个分割操作的组合在实际应用中,我们经常需要进行多个分割操作的组合。
可以通过连续使用中括号来实现这个目的。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
(1)LU 分解法程序:function x=solvebyLU(A,b)
% 该函数利用LU分解法求线性方程组Ax=b的解
flag=isexist(A,b); %调用第一小节中的isexist函数判断方程组解的情况if flag==0
disp('该方程组无解!');
x=[];
return;
else
r=rank(A);
[m,n]=size(A);
[L,U,P]=lu(A);
y(1)=b(1);
if m>1
for i=2:m
y(i)=b(i)-L(i,1:i-1)*y(1:i-1)';
end
end
y=y'; % 解Ux=y得原方程组的一个特解
x0(r)=y(r)/U(r,r);
if r>1
for i=r-1:-1:1
x0(i)=(y(i)-U(i,i+1:r)*x0(i+1:r)')/U(i,i);
end
end
x0=x0';
if flag==1 %若方程组有唯一解
x=x0;
return;
else %若方程组有无穷多解
format rat;
Z=null(A,'r'); %求出对应齐次方程组的基础解系
[mZ,nZ]=size(Z);
x0(r+1:n)=0;
for i=1:nZ
t=sym(char([107 48+i]));
k(i)=t; %取k=[k1,k2...,];
end
x=x0;
for i=1:nZ
x=x+k(i)*Z(:,i); %将方程组的通解表示为特解加对应齐次通解形式
end
end
end
(2)矩阵的QR分解法(c语言):
void QR(double a[N][N],double q[N][N],double r1[N][N],int n) /*QR分解*/ {
int i,j,k,r,m;
double temp,sum,dr,cr,hr;
double ur[N],pr[N],wr[N];
double q1[N][N],emp[N][N];
for(i=1;i<n+1;i++)//将a放入temp中
for(j=1;j<n+1;j++)
{
emp[i][j]=a[i][j];
};
for(i=1;i<n+1;i++)//定义单位矩阵
for(j=1;j<n+1;j++)
{
if(i==j)q[i][j]=1;
else q[i][j]=0;
};
for(r=1;r<n;r++)
{
temp=0;
for(k=r+1;k<n+1;k++)
temp+=fabs(a[k][r]);
if(temp>=ZERO)
{
sum=0;
for(k=r;k<n+1;k++)
sum+=a[k][r]*a[k][r];
dr=sqrt(sum);
if(a[r][r]>ZERO)m=-1;
else m=1;
cr=m*dr;
hr=cr*(cr-a[r][r]);
for(i=1;i<n+1;i++)//定义ur
{
if(i<r)ur[i]=0;
if(i==r)
ur[i]=a[r][r]-cr;
if(i>r)
ur[i]=a[i][r];
};
for(i=1;i<n+1;i++)//定义wr
{
for(j=1;j<n+1;j++)
sum+=q[i][j]*ur[j];
wr[i]=sum;
};
for(i=1;i<n+1;i++)//定义qr
for(j=1;j<n+1;j++)
{
q1[i][j]=q[i][j]-wr[i]*ur[j]/hr;
};
for(i=1;i<n+1;i++)//定义qr+1
for(j=1;j<n+1;j++)
{
q[i][j]=q1[i][j];
};
for(i=1;i<n+1;i++)//定义pr
{
sum=0;
for(j=1;j<n+1;j++)
sum+=a[j][i]*ur[j];
pr[i]=sum/hr;
};
for(i=1;i<n+1;i++)
for(j=1;j<n+1;j++)
{
a[i][j]=a[i][j]-ur[i]*pr[j];
};
};
};
for(i=1;i<n+1;i++)
for(j=1;j<n+1;j++)
{
if(fabs(a[i][j])<ZERO)a[i][j]=0;
};
for(i=1;i<n+1;i++)
for(j=1;j<n+1;j++)
{
r1[i][j]=a[i][j];
};
for(i=1;i<n+1;i++)//将a取出
for(j=1;j<n+1;j++)
{
a[i][j]=emp[i][j];
}
(3)对称正定矩阵的Cholesky分解:
function [X]=m_chol(A,b)
[N,N]=size(A);
X=zeros(N,1);
Y=zeros(N,1);
for i=1:N
A(i,i)=sqrt(A(i,i)-A(i,1:i-1)*A(i,1:i-1)');
if A(i,i)==0
'A is singular. no unique solution'
break;
end;
for j=i+1:N
A(j,i)=(A(j,i)-A(j,1:i-1)*A(i,1:i-1)')/A(i,i);
end
end
A
b
%前代法
for j=1:N
Y(j)=(b(j)-A(j,1:j-1)*Y(1:j-1))/A(j,j);
end
Y;
A=A'
for k=N:-1:1
X(k)=(Y(k)-A(k,k+1:N)*X(k+1:N))/A(k,k);
end。