【问题标题】:Finding full QR decomposition from reduced QR从简化的 QR 中找到完整的 QR 分解
【发布时间】:2025-12-08 15:45:01
【问题描述】:

找到 Q 的其他正交列的最佳方法是什么?我已经计算了简化的 QR 分解,但需要完整的 QR 分解。

我认为有一个标准的方法来解决这个问题,但我一直找不到它。

您可能想知道为什么我需要完整的 Q 矩阵。我正在使用它将“自然”样条的约束矩阵应用于截断的幂级数基础展开。我在 Java 中执行此操作,但正在寻找与语言无关的答案。

【问题讨论】:

    标签: math matrix statistics


    【解决方案1】:

    通过以下方式依次向Q添加列:

    1. 选择一个不在 Q 范围内的向量
    2. 相对于 Q 的列正交化它
    3. 将正交化向量添加为 Q 的新列。
    4. 在 R 的底部添加一行零

    参考见these illustrative albeit mathematical lecture notes

    以防万一,新向量的“正交化”过程是一种称为 Gram-Schmidt 过程的旧技术,有一个variant,它在数值上是稳定的。

    【讨论】:

    • 谢谢!我最终发现我需要使用 Gram-Schmidt。