在Numpy的矩阵运算中，常用的矩阵分解方法包括（ ）。
A: 三角分解
B: 奇异值分解
C: 正交分解
D: QR分解
A: 三角分解
B: 奇异值分解
C: 正交分解
D: QR分解
举一反三
- 矩阵a=[9 1 25 6 38 2 7]，分别对a进行特征值分解、奇异值分解、LU分解、QR分解及Chollesky分解
- 矩阵[tex=7.143x3.5]Z2qp1YWezAV2/e0mJyFSL/7Srg1wdOTNou6u/PIWfa/3wCP6bL4qzCcoR6Dwc2FMoGBXbcMu1X0xuNqI3N1GnfZ/Jd4Bt/gwn3AdxqwM46bDnnAdFXkbH4RfEMtA0bTv[/tex]，分别对[tex=0.571x0.786]c59+3vo0/Vn/FvNRhDRu5g==[/tex]进行特征值分解、奇异值分解、LU 分解、QR 分解及Chollesky 分解。
- 矩阵三角化是不是指三角分解?
- 若矩阵A=LU，其中L为下三角阵，U为单位上三角阵，则A=LU为矩阵A的（ ） A: Doolittle分解 B: Crout分解 C: Gholesky分解
- 三对角矩阵只要对角占优，就可以进行三角分解。