行列分解関数について
行列分解は線形代数の応用における基本的なツールです。現実的なこの方法は、線形連立方程式の問題を解くときによく使用されます。これは、大抵の場合、明示的に逆行列を求めたり行列式を計算したりすることが最適ではないためです。応用統計では、行列の分解を使用して、データ内に構造を表すこともできます。
• コレスキー - 行列の
Cholesky 平方根。
• LU - 下三角行列および上三角行列への
LU 分解。
• QR - 正規直交正方行列および上三角行列への
QR 分解。
追加情報
• 小文字で記述されるレガシー関数 lu、qr、および cholesky は、それぞれ LU、QR、および Cholesky に置き換わっています。大文字の新しい関数は、パフォーマンスと安定性、ピボット制御、複素数のサポート、入力行列の次元無制限などの点で機能が強化されています。
• 関数 Choelsky、LU、および QR では、Intel MKL 実装の LAPACK を最適化したものを使用しています。