QR分解matlab代码

可以回答这个问题。QR分解是一种矩阵分解方法，可以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。在Matlab中，可以使用qr函数进行QR分解，例如：

[A, R] = qr(X);

其中X是待分解的矩阵，A是正交矩阵，R是上三角矩阵。

相关问题

qr分解matlab代码

以下是一个使用 MATLAB 实现 QR 分解的示例代码：

function [Q, R] = qr_decomposition(A)
% Input: A - a matrix
% Output: Q - orthogonal matrix
%         R - upper triangular matrix

% Get dimensions of matrix A
[m, n] = size(A);

% Initialize matrices Q and R
Q = eye(m);
R = A;

% Perform QR decomposition
for j = 1:n
    % Compute the norm of the jth column
    norm_x = norm(R(j:m, j));
    
    % If the norm is zero, skip to the next column
    if norm_x == 0
        continue
    end
    
    % Compute the Householder reflection matrix
    u = R(j:m, j) + sign(R(j, j)) * norm_x * eye(m-j+1, 1);
    u = u / norm(u);
    H = eye(m-j+1) - 2 * u * u';
    
    % Update R and Q
    R(j:m, j:n) = H * R(j:m, j:n);
    if j < m
        Q(:, j:m) = Q(:, j:m) - 2 * Q(:, j:m) * u * u';
    end
end
end

这个代码实现了基本的 QR 分解算法，它使用 Householder 变换来将输入矩阵 A 转换为一个上三角矩阵 R，同时计算出一个正交矩阵 Q，使得 Q*R = A。

household变换 qr分解matlab代码

### 回答1：
`household`变换是一种常用于QR分解的技术，用于将一个矩阵转化为上三角矩阵。在Matlab中，可以使用以下代码实现`household`变换和QR分解。

function [Q, R] = qr_householder(A)
    [m, n] = size(A);  % 获取输入矩阵的大小
    Q = eye(m);  % 初始化Q为单位矩阵

    for k = 1:min(m-1, n)
        x = A(k:m, k);  % 选取当前列的向量
        e = zeros(length(x), 1);  % 初始化e向量
        e(1) = 1;  % e向量的第一个元素为1
        
        % 计算Householder反射向量
        v = sign(x(1)) * norm(x, 2) * e + x;
        v = v / norm(v, 2);

        % 更新A和Q
        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 = A;  % 上三角矩阵R为变换完成后的A矩阵
end

这个函数接受一个输入矩阵A，使用`household`变换和QR分解算法将A分解为Q和R两个矩阵，其中Q为正交矩阵，R为上三角矩阵。在算法中，循环逐列选取向量进行`household`变换，更新A和Q的值，最终得到变换完成后的A矩阵，即上三角矩阵R。

希望这个回答能够帮助你理解在Matlab中实现`household`变换和QR分解的代码。如果还有其他问题，请随时提问。

### 回答2：
qr分解是一种常用的矩阵变换方法，可以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。在Matlab中，我们可以使用"qr"函数进行qr分解。

"qr"函数的基本语法是：

[Q,R] = qr(A)

其中，A是待分解的矩阵，Q是正交矩阵，R是上三角矩阵。

假设我们有一个名为A的矩阵，我们可以使用以下代码进行qr分解：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
[Q, R] = qr(A);

执行上述代码后，我们得到的Q矩阵如下：

Q =

-0.1231 0.9364 -0.3270
-0.4923 0.2144 0.8427
-0.8615 -0.5076 -0.0294

R矩阵如下：

R =

-8.1240 -9.6011 -11.0782
0 0.7483 1.4965
0 0 0.0000

这样，我们将矩阵A成功地分解为Q和R。

qr分解在数值计算、线性代数等领域都有广泛的应用，可以用于求解线性方程组、矩阵的逆、最小二乘拟合等问题。它的一个重要应用是求解特征值和特征向量。