cholesky分解matlab代码

具体的 Matlab 代码如下:

function L = cholesky(A)
% cholesky decomposition
% input: A(n*n) symmetric positive definite matrix
% output: L(n*n) lower triangular matrix
[n,n] = size(A);
L = zeros(n,n);
for k = 1:n
    L(k,k) = sqrt(A(k,k) - L(k,1:k-1)*L(k,1:k-1)');
    for i = k+1:n
        L(i,k) = (A(i,k) - L(i,1:k-1)*L(k,1:k-1)')/L(k,k);
    end
end

上述代码实现了 A 的 Cholesky 分解，A 必须是对称正定矩阵。输入参数 A 为 n*n 的矩阵，输出参数 L 为 n*n 的下三角矩阵。

相关问题

cholesky分解 matlab代码

Cholesky分解是一种用于求解线性系统和计算协方差矩阵等数值问题的有效算法。它将一个对称正定矩阵A分解成L * L'的形式，其中L是一个下三角矩阵，L'是L的转置。在MATLAB中，你可以使用`chol`函数来完成Cholesky分解。以下是基本的代码示例：

% 假设你有一个对称正定矩阵M
M = [4 1; 1 9]; % 例如一个2x2矩阵

% 使用chol函数进行Cholesky分解
[L, flag] = chol(M); % flag变量返回是否成功分解的信息，0表示成功

% L就是分解后的下三角矩阵
L % 输出结果

% 现在你可以用这个下三角矩阵来解决线性系统，比如Ax=b
b = [6; 15]; % 一个向量
x = backslash(L, b) % 或者使用 'L \ b'

% 注意，如果M不是一个对称正定矩阵，chol会抛出错误，所以flag检查很重要
if flag == 0
    % 执行后续操作...
else
    error('Matrix is not positive definite for Cholesky decomposition.');
end

Cholesky分解matlab

### 如何在 MATLAB 中实现 Cholesky 分解

#### 实现 Cholesky 分解的方法概述
MATLAB 提供了内置函数 `chol` 来执行 Cholesky 分解。对于给定的一个对称正定矩阵 \( A \)，可以找到下三角矩阵 \( L \) 或上三角矩阵 \( U \)，使得：

\[ A = LL^T \]

其中，\( L \) 是下三角矩阵。

#### 示例代码展示
下面是一个简单的例子，展示了如何使用 `chol` 函数来进行 Cholesky 分解[^1]。

% 创建一个对称正定矩阵 A
N = 10;
A = delsq(numgrid('S', N));

% 执行 Cholesky 分解得到上三角阵 R (即U)
R = chol(A);

% 验证分解结果是否满足 A ≈ R'*R
disp('验证Cholesky分解:');
norm_A_RTR = norm(A - R' * R);
fprintf('||A-R''*R||_F=%e\n', norm_A_RTR); % 应该非常接近于零

这段程序首先构建了一个稀疏的五点差分模板离散化拉普拉斯算子所形成的对称正定矩阵 \( A \)；接着调用了 `chol()` 对其进行了因式分解操作并返回了对应的上三角因子 \( R \)；最后通过计算范数的方式检验了解的质量。

#### 处理非正定情况下的更新机制
如果遇到需要处理由于某些原因不再保持严格正定性的修改后的矩阵，则可利用 `cholupdate` 函数完成秩一修正工作。例如，在已知原始矩阵 \( A \) 的 Cholesky 分解情况下减少向量外积项的影响时，可以通过如下方式获得新的 Cholesky 因子[^2]:

% 假设已经获得了原矩阵 A 的 Cholesky 分解 R
% 并有一个列向量 x 表示要减去的外积部分 sqrt(c)*x*x'
c = 1; % 这里 c=1 只是为了简化说明
x = randn(N, 1); 

try 
    R_new = cholupdate(R, x, '-'); % 尝试做降秩更新
catch ME
    disp(['Error occurred during rank-one downdate: ', ME.message]);
end

上述代码片段尝试对现有的 Cholesky 分解应用一次负号指示的秩一更细（即将 \( xx^\top \) 加到当前矩阵上去）。需要注意的是，只有当更新之后的结果仍然是半正定时才会成功返回新的 Cholesky 因子；否则会抛出异常提示失败。