QR Decomposition
QR 分解将矩阵 A 分解为正交矩阵 Q 与上三角矩阵 R 的乘积 A=QR，用于最小二乘与特征值。
用途
求解最小二乘问题与 QR 算法计算特征值。
机制
Gram-Schmidt、Householder 反射或 Givens 旋转实现。最小二乘 Ax≈b → Rx=Q^T b（上三角方程）。Householder 数值最稳定。
用例
- 最小二乘法
- 特征值计算
- 数值线性代数
QR 分解将矩阵 A 分解为正交矩阵 Q 与上三角矩阵 R 的乘积 A=QR，用于最小二乘与特征值。
求解最小二乘问题与 QR 算法计算特征值。
Gram-Schmidt、Householder 反射或 Givens 旋转实现。最小二乘 Ax≈b → Rx=Q^T b（上三角方程）。Householder 数值最稳定。