qr分解造句

和QR分解法相同者，原矩阵A不必为正方矩阵。
QR分解也是特定特征值算法即QR算法的基础。
QR分解法（QR Factorization)。
常用LU分解和QR分解等方法实现满秩分解，然后求出A+。
(SVD)，但还有更少代价的选择，比如有支点(pivoting)的QR分解，它也比高斯消去在数值上更强壮。
其中一种常见的解法是对A进行QR分解（A=QR），其中Q是nxk正交矩阵（Orthonormal Matrix），R是kxk上三角矩阵（Upper Triangular Matrix），然后min|
具体算法也有多种,例如代数重构、截断QR分解法、正交分解最小二乘法、截断奇异值分解法、散射层析成像法等。
QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵,所以称为QR分解法,与此正规正交矩阵的通用符号Q有关。
奇异值分解(singular value decomposition,SVD)是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法，但是它比QR分解法要花上近十倍的计算时间。
用qr分解造句挺难的，這是一个万能造句的方法