def householder(a): n = len(a) v = np.zeros(n) v[0] = np.linalg.norm(a) if a[0] < 0: v[0] = -v[0] v = v + a v = v / np.linalg.norm(v) H = np.eye(n) - 2 * np.outer(v, v) return H def qr_décomposition(A): m, n = A.shape Q = np.eye(m) R = A.copy() for j in range(min(m, n)): a = R[j:, j] H = np.eye(m) H[j:, j:] = householder(a) Q = Q @ H.T R = H @ R return Q, R这段代码中加减乘除这样的基本运算有多少次

在这段代码中，加法、减法、乘法和除法的基本运算分别出现了：
- 加法：4次（v = np.zeros(n)，v = v + a，v = v / np.linalg.norm(v)，Q = Q @ H.T）
- 减法：2次（v[0] = -v[0]，R = A.copy()）
- 乘法：7次（2次np.outer(v, v)，2次H @ R，2次Q @ H.T，1次H[j:, j:] = householder(a)）
- 除法：1次（v = v / np.linalg.norm(v)）

因此，基本运算一共出现了14次。

相关问题

这个a是任意取的吗？代码如下def householder(a): n = len(a) v = np.zeros(n) v[0] = np.linalg.norm(a) if a[0] < 0: v[0] = -v[0] v = v + a v = v / np.linalg.norm(v) H = np.eye(n) - 2 * np.outer(v, v) return H

这里的a是一个输入参数，函数是用来计算Householder变换矩阵的。根据代码中的实现，a应该是一个n维的向量，其中n是一个整数。在函数中，首先计算了向量a的2范数，并根据a[0]的正负性来确定v[0]的符号。然后，v = v + a是将向量v与向量a相加，生成一个新的向量v。接着，将v的2范数归一化得到v的单位向量。最后，函数返回一个Householder变换矩阵H，H的维度也是n，是通过对单位向量v进行外积和双重矩阵减法所得到的。

用中文解释一下这段代码在干什么def householder(a): n = len(a) v = np.zeros(n) v[0] = np.linalg.norm(a) if a[0] < 0: v[0] = -v[0] v = v + a v = v / np.linalg.norm(v) H = np.eye(n) - 2 * np.outer(v, v) return H def qr_décomposition(A): m, n = A.shape Q = np.eye(m) R = A.copy() for j in range(min(m, n)): a = R[j:, j] H = np.eye(m) H[j:, j:] = householder(a) Q = Q @ H.T R = H @ R return Q, R

这段代码实现了用 Householder 变换对矩阵进行 QR 分解的过程。

函数 "householder(a)" 对一个向量 "a" 进行 Householder 变换。Householder 变换是一种线性变换，可以将一个向量变换为与所选轴共线的向量。在这里，它被用于将矩阵 "A" 变换为上三角矩阵 "R"，以进行 QR 分解。

具体来说，对于一个向量 "a"，Householder 变换的目标是找到一个向量 "v"，使得由 "H = I - 2 * v * v^T" 定义的对称矩阵将 "a" 变换为与所选轴共线的向量。这里选择 "v"，使得 "v" 的第一个分量等于 "a" 的模长，除非 "a" 的第一个分量为负数，此时 "v" 的第一个分量取为 "a" 的模长的相反数。然后，使用 "v" 计算矩阵 "H"，并将其用于变换矩阵 "A"。

函数 "qr_décomposition(A)" 使用 Householder 变换计算矩阵 "A" 的 QR 分解。将矩阵 "Q" 初始化为单位矩阵，将矩阵 "R" 初始化为 "A" 的一份副本。对于"R" 的每一列，应用 Householder 变换来消除对角线以下的分量。每次变换后，更新矩阵 "Q" 以考虑变换，同时将变换应用于矩阵 "R"。最终，返回单位正交矩阵 "Q" 和上三角矩阵 "R"。