householderQR分解matlab代码

以下是 MATLAB 中进行 Householder QR 分解的代码：

function [Q,R] = myHouseholderQR(A)
% Householder QR分解函数，输入矩阵A，输出Q、R两个矩阵
[m,n] = size(A);
Q = eye(m);
for k = 1:n
    x = A(k:m,k);
    e = zeros(m-k+1,1);
    e(1) = 1;
    v = sign(x(1))*norm(x)*e + x;
    v = v/norm(v);
    A(k:m,k:n) = A(k:m,k:n) - 2*v*(v'*A(k:m,k:n));
    Q(k:m,:) = Q(k:m,:) - 2*v*(v'*Q(k:m,:));
end
R = triu(A);

与 QR 分解类似，Householder QR 分解也是通过施密特正交化的方法实现的。但是，与 QR 分解不同，Householder QR 分解是通过使用 Householder 变换来实现正交化的。具体来说，对于每一列，我们会找到一个 Householder 投影，将这一列变成一个向量的倍数，然后在对这个向量进行正交化。这个变换可以写成一个矩阵形式，我们将所有的 Householder 投影矩阵相乘，得到正交矩阵 Q。而 R 矩阵则是通过将 A 矩阵进行变换得到的上三角矩阵。

相关问题

用matlab实现householderQR分解

以下是使用MATLAB实现Householder QR分解的示例代码：

function [Q,R] = householderQR(A)
% Householder QR分解
% 输入矩阵A，输出Q和R
% Q是正交矩阵，R是上三角矩阵

[m,n] = size(A);
Q = eye(m);
R = A;

for k = 1:n
% 计算Householder变换矩阵
v = zeros(m,1);
v(k:m) = R(k:m,k);
if v(k) >= 0
v(k) = v(k) + norm(v);
else
v(k) = v(k) - norm(v);
end
v = v / norm(v);
H = eye(m) - 2*v*v';

% 对R应用Householder变换
R(k:m,k:n) = H * R(k:m,k:n);

% 对Q应用Householder变换
Q(k:m,:) = H * Q(k:m,:);
end

end

% 示例
A = rand(5,3);
[Q,R] = householderQR(A);
Q*R % 验证QR分解是否正确

PLU分解matlab 代码

PLU分解（Permutation, Lower Triangular, Upper Triangular decomposition）是一种将矩阵A分解成三个矩阵相乘的形式，即A = P * L * U，其中P是一个行交换矩阵（表示列向量的排列），L是下三角矩阵（所有元素非负且对角线以上都是0），U是对角线以上全是正的上三角矩阵。在MATLAB中，可以使用`lu`函数来进行PLU分解。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，展示如何使用`lu`函数进行PLU分解：

% 创建一个矩阵
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 执行PLU分解
[L, U, P] = lu(A);

% 输出结果
disp('Lower triangular matrix (L):');
disp(L);
disp('Upper triangular matrix (U):');
disp(U);
disp('Permutation matrix (P):');
disp(P);

在这个例子中，`lu`函数返回的是三个输出：`L`是L矩阵，`U`是U矩阵，`P`是P矩阵。运行此代码后，你会看到对应的结果。