Сведения о функциях разложения матриц на множители
Разложение матриц на множители является важным инструментом в приложениях линейной алгебры. Это является более целесообразным способом решения задач линейных систем, поскольку зачастую явное инвертирование матрицы или расчет определителя не является оптимальным путем. В прикладной статистике разложение матриц можно также использовать для представления структуры данных.
• Cholesky -
Cholesky-квадратный корень матрицы.
• LU -
LU-разложение на нижнюю и верхнюю треугольные матрицы.
• QR -
QR-разложение на ортонормированную и верхнюю треугольные матрицы.
• svd - разложение по сингулярным значениям.
Дополнительные сведения
• Функции наследования, нижнего регистра, версии lu, qr и cholesky были заменены на LUQR и Cholesky соответственно. Новые функции верхнего регистра предлагают расширенные возможности в плане производительности и устойчивости, обеспечивают полное управление выбором главного элемента матрицы, поддержку комплексных чисел и не накладывают ограничений на размерность входной матрицы.
• Функции Choelsky, LU и QR используют оптимизированную реализацию Intel MKL библиотеки Lapack.