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。
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(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。