matlab house qr

在MATLAB中，QR分解是指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。这个过程可以使用MATLAB内置函数`qr`来实现。

假设我们有一个矩阵A，我们想要使用QR分解将其分解为Q和R两个矩阵。我们可以使用以下命令：

[Q,R] = qr(A);

这将返回正交矩阵Q和上三角矩阵R。

需要注意的是，`qr`函数在执行QR分解时，可以使用不同的选项来控制分解的精度和性能。例如，可以使用`'economy'`选项来计算最小化的QR分解，即只计算矩阵A中非零的部分。例如：

[Q,R] = qr(A,'economy');

这样可以提高运行速度和内存效率。

相关问题

matlab qr()

MATLAB中的QR分解是一种常见的矩阵分解方法，它可以将一个矩阵分解成一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R的乘积。QR分解在很多数值计算和信号处理问题中都有广泛的应用，比如线性回归、信号降噪等。在MATLAB中，可以使用qr()函数进行QR分解。

qr()函数的基本语法为：

[Q,R] = qr(A)

其中A是要分解的矩阵，Q和R分别是正交矩阵和上三角矩阵。如果只需要求出Q或R中的一个，可以使用以下语法：

Q = qr(A)
R = qr(A)

在实际使用时，需要注意矩阵A是否为满秩矩阵。如果A不是满秩矩阵，那么R中会存在0元素，此时可以使用rank()函数判断A的秩，或者使用economy mode来减小计算量。

matlab QR分解

在数学中，QR分解是一种将一个矩阵分解为一个正交矩阵和一个上三角矩阵的分解方法。在Matlab中，可以使用自带的qr函数进行QR分解。具体步骤如下：
1.安装并运行Matlab软件；
2.在命令窗口输入需要进行QR分解的矩阵，并输入求秩及进行QR分解的函数，如下图所示：
3.点击回车键，则可得到Q及R矩阵；
4.若要查看之前所输入的矩阵及所获得的相关变量，可从右侧工作区窗口查看；
5.单击需要查看的变量名，则相关变量会被显示在主窗口区域；
6.也可在命令行窗口输入相关变量名进行查看，例如查看该矩阵的秩。