【问题标题】:Most efficient way to calculate matrix inverse : MATLAB CODE计算矩阵逆的最有效方法:MATLAB CODE
【发布时间】:2014-03-23 04:08:03
【问题描述】:

我正在寻找计算矩阵逆的最有效方法。我知道它与LU分解有关,或者将其分成两个矩阵,上三角矩阵和下三角矩阵以及解决两个系统,但我无法在MATLAB中编写代码。我什至不知道从哪里开始,或者如何使用系统的结果来解决我的问题。 我真的需要它,因为我必须求解一个 10.000 X 10.000 矩阵,而简单的方法需要很长时间。

【问题讨论】:

  • Matlab 的内置 inv 可能是您可以使用的最高效的。如果您需要求解线性系统,而不是计算矩阵逆,请查看mldivide

标签: matlab


【解决方案1】:

通常不需要矩阵求逆来解决矩阵问题。例如A x = b 的标准解,其中A 是正方形且非奇异的,通常表示为x = inv(A) * b。但这并不是在实践中解决此类系统的方式。

所以 MATLAB 中的简单解决方案是:

x = inv(A)*b;

但有效的解决方案是

x = A\b;

后者使用许多高级技术,不需要矩阵A 的显式逆。有关详细信息,请参阅Matrix Inverse 文档。

【讨论】:

  • 我知道,但是很多人都说最好的方法是使用LU分解。那是怎么回事?
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