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奇异矩阵

时间:2020-04-08 20:54:19      阅读:132      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:向量   divide   精度   常见   VID   最小二乘解   信息   ide   就是   

奇异矩阵

  • |A|=0;
  • A可逆 <=> |A| != 0,即A是非奇异矩阵

用inv进行矩阵求逆时,出现矩阵奇异的情况。报错:Warning: Matrix is singular to working precision. 只需将inv替换为pinv求伪逆即可。

特点

  • 对于方阵A,如果为非奇异方阵,则存在逆矩阵inv(A)
  • 对于奇异矩阵或者非方阵,并不存在逆矩阵,但可以使用pinv(A)求其伪逆;

很多时候你不需要求逆矩阵,例如:

  • inv(A)*B 实际上可以写成 A\B;
  • B*inv(A) 实际上可以写成B/A;

这样比求逆之后带入精度要高。

关于 inv\ 或 /

inv

Y=inv(X) 返回方阵X的逆矩阵,如果X病态或者高度奇异,则会显示警告信息。
实际上,很少需要真的把矩阵的逆求出来,常见的使用失误主要出现在求解线性方程组AX=b。一种求解方法为x=inv(A)*b,但如要达到更快,更稳定,就得用X=A\b。这个算法使用高斯消去法,因此不产生逆矩阵。

\ 矩阵左除

  1. 如果A是方阵,A\B近似等于inv(A)*B,只是他们的算法不一样;
  2. 如果A是 nxn 的方阵,B是 nx1 的列向量,或 nxn 的矩阵,那么X=A\BAX=B的解;
  3. 如果A很病态或者很奇异,很会显示警告信息;用A\EYE(SIZE(A))计算A的逆,参见mldivide,可得到更多信息;
  4. 如果A是 mxn 的矩阵,m != n,B是 mx1 或 mxn 的列向量,那么 X=A\B 就是线性方程组 AX=B(超定或者欠定)的最小二乘解
  5. Asolution X is computed that has at most k nonzero componentspercolumn;如果K<N,结果通常和pinv(A)*B不一样,后者是最小范数解。A\EYE(SIZE(A))用来求解A的广义逆。

奇异矩阵

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原文地址:https://www.cnblogs.com/rongyupan/p/12662496.html

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