U ovom poglavlju dat ćemo definiciju QR rastava (QR dekompozicije) te njegova osnovna svojstva i opisati primjenu na rješavanje problema najmanjih kvadrata. Slično kao u prethodnom poglavlju, ograničit ćemo se na slučaj kada je zadana matrica tipa , gdje je . QR rastav je također podloga za metode koje računaju svojstvene vrijednosti i vektore.
Ako je, na primjer, matrica tipa , onda rastav možemo shematski prikazati na sljedeći način:
Korištenje QR rastava za rješavanje problema najmanjih kvadrata temelji se na sljedećem važnom svojstvu ortogonalne matrice: za svaki vektor dimenzije vrijedi
Slično je i .
Osnovna svojstava QR rastava su sljedeća:
Neka je dijagonalna matrica reda s dijagonalnim elementima . Matrica je očito simetrična i ortogonalna. Ako je i , onda je
također QR rastav matrice .
[Q,R]=qr(A)
.
Izračunajte rastav matrice
iz primjera 6.2 i
provjerite da ja zaista
te da je matrica
ortogonalna.
Octave On-line[Octave On-line Home] [Octave User's Guide] |