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矩阵QR分解的MATLAB与C++实现

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

一:矩阵QR分解

矩阵的QR分解目的是将一个列满秩矩阵\(A\)分解成\(A=QR\)的形式,我们这里暂时讨论\(A\)为方阵的情况。其中\(Q\)为正交矩阵;\(R\)为正线(主对角线元素为正)上三角矩阵,且分解是唯一的。

比如\(A= \begin{bmatrix} 1 & 2 & 2 \\ 2 & 1 & 2 \\ 1 & 2 & 1 \\ \end{bmatrix}\),我们最终要分解成如下形式:

\[A=Q \cdot R = \begin{bmatrix} \frac{1}{\sqrt{6}} & \frac{1}{\sqrt{3}} & \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \frac{2}{\sqrt{6}} & -\frac{1}{\sqrt{3}} & 0 \\ \frac{1}{\sqrt{6}} & \frac{1}{\sqrt{3}} & -\frac{1}{\sqrt{2}} \\ \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} \sqrt{6} & \sqrt{6} & \frac{7\sqrt{6}}{6} \\ 0 & \sqrt{3} & \frac{\sqrt{3}}{3} \\ 0 & 0 & \frac{\sqrt{2}}{2} \\ \end{bmatrix} \]

现在主要的问题是如何由矩阵\(A\)计算得到矩阵\(Q\)\(R\)呢?我们将在下面讨论。

1.1 QR分解原理

在线性代数或矩阵理论中,我们肯定都学过斯密特正交化(Gram-Schmidt Orthogonalization),正交化过程即将欧氏空间的任一基化为标准正交基,构造出的标准正交基正好构成了我们想要的\(Q\)矩阵,而\(R\)矩阵由正交化过程的公式倒推即可得到。

首先假设初始方阵为\(A\)\(\vec{x_i}\)\(\vec{y_i}\)\(\vec{z_i}\)都为列向量。我们学过斯密特正交化的步骤如下:

\[A=\begin{bmatrix} \vec{x_1} & \vec{x_2} & \vec{x_3} \end{bmatrix} \overset{正交化}{\underset{}{\to}} \begin{bmatrix} \vec{y_1} & \vec{y_2} & \vec{y_3} \end{bmatrix} \overset{单位化}{\underset{}{\to}} \begin{bmatrix} \vec{z_1} & \vec{z_2} & \vec{z_3} \end{bmatrix} = Q \]

再具体一点(为了好写,之后的\(\vec{x_i}\)\(\vec{y_i}\)\(\vec{z_i}\)都不加箭头了,默认为列向量):

\[y_k = x_k - \sum_{i=1}^{k-1} \frac{(x_k,y_i)}{(y_i,y_i)}y_i = x_k - \sum_{i=1}^{k-1} \frac{(x_k,y_i)}{||y_i||^2}y_i = x_k - \sum_{i=1}^{k-1} (x_k,z_i)z_i \tag{1} \]

\[z_k = \frac{y_k}{||y_k||} ,k=1...n \tag{2} \]

\[Q = \begin{bmatrix} z_1 & \cdots & z_n \tag{3} \end{bmatrix} \]

\[R= \begin{bmatrix} ||y_1|| & (x_2,z_1) & \cdots & (x_n,z_1) \\ & ||y_2|| & \cdots & (x_n,z_2) \\ & & \ddots & \vdots\\ \mathsf 0 & & &||y_n|| \end{bmatrix} \tag{4} \]

由上述公式写出计算\(Q\)\(R\)的伪代码为:

\[\begin{align} & for \quad k=1:n \notag\\ & \qquad R_{kk}=||A_{:k}|| \notag\\ & \qquad Q_{:k}=A_{:k} / R_{kk} \notag\\ & \qquad for \quad i = k + 1 : n \notag\\ & \qquad \qquad R_{ki} = A_{:i}\' * Q_{:k} \notag\\ & \qquad \qquad A_{:i} = A_{:i} - R_{ki} .* Q_{:k} \notag\\ & \qquad end \notag\\ & end \notag\\ \end{align} \]

注:\(A_{:k}\)表示\(A\)的第\(k\)列向量。

可以看出其实矩阵的QR分解的步骤并不多,就是不断地循环进行\(A\)的正交化、标准化、求\(Q\)、求\(R\)这几步。


二:矩阵QR分解的MATLAB实现

clc, clear all, close all

% 矩阵的QR分解
A = [1 2 2;2 1 2;1 2 1] % 考虑非奇异方阵
[m,n] = size(A);
Q = zeros(n,n);
X = zeros(n,1);
R = zeros(n);

for k = 1 : n
    R(k,k) = norm(A(:,k)); % 计算R的对角线元素
    Q(:,k) = A(:,k) / R(k,k); % A已正交化,现在做标准化,得到正交矩阵Q
    for i = k + 1 : n
        R(k,i) = A(:,i)\' * Q(:,k); % 计算R的上三角部分
        A(:,i) = A(:,i) - R(k,i) .* Q(:,k); % 更新矩阵A,斯密特正交公式
    end
end
Q
R

三:矩阵QR分解的C++实现

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int main() /* 矩阵A的QR分解*/
{
	vector<vector<double>> a = { {1,2,2},{2,1,2},{1,2,1} };
	int n = a.size();
	vector<vector<double>> q(n, vector<double>(n));
	vector<vector<double>> r(n, vector<double>(n));

	cout << "A:" << endl; //输出矩阵A
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		for (int j = 0; j < n; j++)
		{
			printf("%.4f ", a[i][j]);
		}
		cout << endl;
	}

	for (int k = 0; k < n; k++)
	{
		double MOD = 0;
		for (int i = 0; i < n; i++)
		{
			MOD += a[i][k] * a[i][k]; 
		}
		r[k][k] = sqrt(MOD); // 计算A第k列的模长,由公式(4)等于R的对角线元素||A:k||
		for (int i = 0; i < n; i++)
		{
			q[i][k] = a[i][k] / r[k][k]; // 由公式(2),A第k列标准化之后成为Q的第k列
		}

		for (int i = k + 1; i < n; i++)
		{
			for (int j = 0; j < n; j++)
			{
				r[k][i] += a[j][i] * q[j][k]; // 由公式(4),计算R的上三角部分
			}
			for (int j = 0; j < n; j++)
			{
				a[j][i] -= r[k][i] * q[j][k]; // 由公式(1),计算更新A的每一列
			}
		}
	}

	cout << endl;
	cout << "Q:" << endl; //输出矩阵Q
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		for (int j = 0; j < n; j++)
		{
			printf("%.4f ", q[i][j]);
		}
		cout << endl;
	}

	cout << endl;
	cout << "R:" << endl; //输出矩阵R
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		for (int j = 0; j < n; j++)
		{
			printf("%.4f ", r[i][j]);
		}
		cout << endl;
	}

	return 0;
}

四:结果对比

由下图可以看到,由MATLAB和C++计算出的\(Q\)\(R\)矩阵完全相同。


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握手

雷人

路过

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