givens矩阵的qr分解matlab

在Matlab中，可以使用[q,r] = qr(A)函数对给定矩阵A进行QR分解，其中q是正交矩阵，r是上三角矩阵。例如：

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

输出结果为：

q =

-.1231 -.9045 .4082
-.4924 -.3015 -.8165
-.8616 .3015 .4082

r =

-8.124 -9.6011 -11.0782
.9045 1.809
-.000

这里的A是一个3x3的矩阵，经过QR分解后得到了q和r两个矩阵。其中，q是一个3x3的正交矩阵，r是一个3x3的上三角矩阵。

相关问题

givens矩阵的qr分解matlab的代码怎么写

以下是givens矩阵的qr分解matlab的代码：

function [Q,R] = givens_qr(A)
[m,n] = size(A);
Q = eye(m);
R = A;
for j = 1:n
for i = m:-1:(j+1)
if R(i,j) ~= 0
[c,s] = givens(R(j,j),R(i,j));
G = eye(m);
G([j,i],[j,i]) = [c -s; s c];
R = G'*R;
Q = Q*G;
end
end
end
end

function [c,s] = givens(a,b)
if b == 0
c = 1;
s = 0;
elseif abs(b) > abs(a)
t = -a/b;
s = 1/sqrt(1+t^2);
c = s*t;
else
t = -b/a;
c = 1/sqrt(1+t^2);
s = c*t;
end
end

如何在MATLAB中实现一个用于矩阵QR分解的Givens变换函数？请提供代码示例及详细的算法解释。

Givens变换是一种正交变换，广泛应用于矩阵的QR分解中。它通过一系列的平面旋转来逐步将矩阵转换为上三角形式。在MATLAB中实现Givens变换函数，可以帮助我们高效地进行矩阵分解，这在求解线性方程组和最小二乘问题时尤其有用。下面将提供一个实现Givens变换的MATLAB代码示例，并对算法进行解释。

参考资源链接：[Givens变换算法与MATLAB代码实现详解](https://wenku.csdn.net/doc/5zij7qej1a?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要一个函数来计算Givens变换矩阵。这个变换矩阵会基于旋转参数，将矩阵中特定的两个元素变为零。例如，考虑矩阵的子矩阵：
$$
\begin{bmatrix}
c & s \\
-s & c \\
\end{bmatrix}
$$
其中 $c=\cos(\theta)$, $s=\sin(\theta)$，此矩阵的作用是使得乘以原矩阵后，相应的两个元素变为零。

假设我们要对矩阵中的第i行和第j行进行变换，变换的目标是将元素$a_{i,k}$和$a_{j,k}$变为零（k取值范围为1到n），我们可以计算出旋转角度$\theta$，然后构造出相应的Givens矩阵G。使用MATLAB代码实现如下：

function G = givens_transform(a_i, a_j, k)
    % 输入参数为a_i, a_j为需要被旋转为零的矩阵元素，k为元素的列索引
    givens_angle = atan2(a_j(k), a_i(k));
    c = cos(givens_angle);
    s = sin(givens_angle);
    G = [c, -s; s, c]; % 构造2x2的Givens旋转矩阵
end

接下来，我们需要一个函数将Givens矩阵应用到原矩阵上，从而进行实际的变换操作。这可以通过左乘（或右乘，取决于旋转的顺序）原矩阵来实现：

function [Q, R] = apply_givens(A)
    % 输入参数A为需要进行QR分解的原矩阵
    [m, n] = size(A);
    Q = eye(m); % 初始化Q为单位矩阵
    R = A; % 初始化R为原矩阵A
    for k = 1:n
        for i = k+1:m
            G = givens_transform(R(i, k), R(k, k), k);
            R(i, :) = R(i, :)*G;
            R(:, k) = G'*R(:, k);
            Q(:, i) = Q(:, i)*G';
            Q(:, k) = Q(:, k)*G';
        end
    end
    % 此时R为上三角矩阵，Q为正交矩阵，即完成了QR分解
end

以上代码展示了如何在MATLAB中实现Givens变换。在实际应用中，你可能需要将这个过程集成到更大的算法中，或者根据需要对代码进行优化。《Givens变换算法与MATLAB代码实现详解》这一资源将为你提供更详细的解释和扩展的示例，帮助你深入理解Givens变换在数值线性代数中的应用。

参考资源链接：[Givens变换算法与MATLAB代码实现详解](https://wenku.csdn.net/doc/5zij7qej1a?spm=1055.2569.3001.10343)