QR正交角分解法算法及其Python实现
2023-12-13 03:28:55
QR正交角分解法算法及其Python实现
QR正交角分解法(QR orthogonal triangularization method)是一种用于计算矩阵的特征值和特征向量的数值方法。本文将介绍QR正交角分解法的原理,并提供Python代码实现。
原理概述
QR正交角分解法是一种迭代方法,用于将一个矩阵分解为正交矩阵和上三角矩阵的乘积。该方法的基本思想是通过一系列的正交相似变换,将原始矩阵迭代地转化为上三角矩阵。
设 A 为一个 n × n 的矩阵,QR正交角分解法的迭代过程如下:
- 初始化 A0 = A。
- 对于 k = 0, 1, 2, …,执行以下步骤:
- 计算 Ak 的QR分解:Ak = Qk * Rk,其中 Qk 是正交矩阵,Rk 是上三角矩阵。
- 计算 Ak+1 = Rk * Qk。
当迭代收敛时,Ak 逐渐变为上三角矩阵。上三角矩阵的对角线元素即为矩阵 A 的特征值,而对应的 Q 矩阵的列向量即为矩阵 A 的特征向量。
Python实现
下面是使用 Python 实现 QR 正交角分解法的代码:
import numpy as np
def qr_decomposition
文章来源:https://blog.csdn.net/DevForge/article/details/132727926
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我的编程经验分享网邮箱:veading@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我的编程经验分享网邮箱:veading@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!