QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга

Постановка матричной задачи

В QR-разложении столбцы Q имеют единичную длину и взаимно перпендикулярны, а R содержит коэффициенты представления исходных столбцов через Q. Для прямоугольной матрицы здесь используется экономный вариант разложения. В конкретном случае «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» исходная матрица записывается следующим образом: A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Для расчёта «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» это относится к матрице A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Соответствующий аспект: постановка матричной задачи, пункт 1.

Строки строятся из одного начального направления, поэтому ранг не превышает единицы. Коэффициенты k и c масштабируют вторую и третью строки, но не создают независимого направления. Поэтому параметры здесь задают настоящие элементы строк или правых частей; каждое поле имеет прямое отношение к исследуемой системе. Для расчёта «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» это относится к матрице A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Соответствующий аспект: постановка матричной задачи, пункт 2.

Входные параметры и условия

Первые значения задают Первое базисное направление, Второе базисное направление, Кратность второй строки. Остальная часть формы содержит Кратность третьей строки, Первая правая часть, Вторая правая часть, Третья правая часть, Относительный порог ранга. Эти данные нужны для построения A, наблюдений y и численного контроля результата. Для расчёта «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» это относится к матрице A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Соответствующий аспект: входные параметры и условия, пункт 1.

Используйте заполненный пример: Первое базисное направление = 2; Второе базисное направление = 1; Кратность второй строки = 1.5; Кратность третьей строки = -0.6; Первая правая часть = 2; Вторая правая часть = 3; Третья правая часть = -1.2; Относительный порог ранга = 1e-07. Для диагностики важно сопоставлять ранг и величину остатка, поскольку даже небольшая ошибка в одном ограничении меняет статус точного решения. Для расчёта «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» это относится к матрице A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Соответствующий аспект: входные параметры и условия, пункт 2.

Порядок численного вычисления

При неполном ранге второе ортогональное направление дополняется независимо от зависимого столбца матрицы. Это сохраняет равенство A=QR и позволяет не выдавать вырожденную матрицу за невырожденную. Для модели A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1 сначала определяются сингулярные числа, а затем вычисляются необходимые матричные произведения или коэффициенты разложения. Для расчёта «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» это относится к матрице A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Соответствующий аспект: порядок численного вычисления, пункт 1.

Это специально вырожденная задача. Подстановка обычного обратного оператора здесь неверна, даже если исходные коэффициенты кажутся ненулевыми и наблюдения достаточно велики. В вычислителе применяется заданный порог отсечения слабых сингулярных направлений; его можно учитывать при интерпретации ранга и коэффициентов. Для расчёта «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» это относится к матрице A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Соответствующий аспект: порядок численного вычисления, пункт 2.

Чтение результатов вычисления

Для контрольного набора получаются следующие первые показатели: Ранг матрицы A = 1, Размерность ядра = 1, Порог определения ранга = 4.25e-07, Наибольшее сингулярное число = 4.2485292. Полный ответ включает дополнительные величины, которые позволяют оценить согласованность и качество решения. Для расчёта «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» это относится к матрице A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Соответствующий аспект: чтение результатов вычисления, пункт 1.

Находит экономное QR-разложение прямоугольной матрицы, проверяет ортогональность Q и ошибку восстановления A=QR. При неполном ранге второе ортогональное направление дополняется независимо от зависимого столбца матрицы. Это сохраняет равенство A=QR и позволяет не выдавать вырожденную матрицу за невырожденную. Невязка и показатели проверки помогают отделить математически корректный результат от случайного численного совпадения. Для расчёта «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» это относится к матрице A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Соответствующий аспект: чтение результатов вычисления, пункт 2.

Ограничения применимости

Строки пропорциональны: псевдообращение даёт решение минимальной нормы, обычного обратного оператора нет. Это специально вырожденная задача. Подстановка обычного обратного оператора здесь неверна, даже если исходные коэффициенты кажутся ненулевыми и наблюдения достаточно велики. Это предупреждение важно именно для матрицы, определённой в форме «A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1», и не обязательно применимо к произвольной другой системе. Для расчёта «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» это относится к матрице A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Соответствующий аспект: ограничения применимости, пункт 1.

В QR-разложении столбцы Q имеют единичную длину и взаимно перпендикулярны, а R содержит коэффициенты представления исходных столбцов через Q. Для прямоугольной матрицы здесь используется экономный вариант разложения. При численной близости к вырождению измените исходные коэффициенты и проверьте чувствительность результата; высокую точность нельзя гарантировать одной лишь настройкой округления. Для расчёта «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» это относится к матрице A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Соответствующий аспект: ограничения применимости, пункт 2.

Практическая интерпретация

Этот инструмент полезен, если требуется qr-разложение прямоугольной матрицы в ситуации «Строки строятся из одного начального направления, поэтому ранг не превышает единицы. Коэффициенты k и c масштабируют вторую и третью строки, но не создают независимого направления.». Находит экономное QR-разложение прямоугольной матрицы, проверяет ортогональность Q и ошибку восстановления A=QR. Для расчёта «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» это относится к матрице A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Соответствующий аспект: практическая интерпретация, пункт 1.

При сравнении двух входных наборов отслеживайте, какие наблюдения дают наибольшие отклонения. Это специально вырожденная задача. Подстановка обычного обратного оператора здесь неверна, даже если исходные коэффициенты кажутся ненулевыми и наблюдения достаточно велики. Модель ограничена действительными матрицами с двумя неизвестными. Для расчёта «QR-разложение прямоугольной матрицы — матрица неполного ранга» это относится к матрице A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1. Соответствующий аспект: практическая интерпретация, пункт 2.

Формула расчёта

Проверенные примеры

Как пользоваться онлайн-калькулятором

1. Заполните поля коэффициентов и правых частей. Порядок элементов указан в формуле A=[a b; ka kb; ca cb], rank(A)≤1.
2. Проверьте ранг, число обусловленности и невязку. Они помогают распознать вырожденность и несогласованность измерений.
3. Сопоставьте матричные результаты и контрольные ошибки с условиями задачи.