# MatrixUtils

**Repository Path**: gnss2020/MatrixUtils

## Basic Information

- **Project Name**: MatrixUtils
- **Description**: 矩阵分解算法的实现，用于期末考试而已
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MPL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2022-02-24
- **Last Updated**: 2022-02-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 矩阵论课程矩阵分解算法的python实现
可以显示计算过程，方便考试
### 使用方法
```python
from MatrixUtils import MatrixUtils
```
#### 1. 使用高斯变换进行LDU分解
参数```trace```表示是否显示解算步骤，默认为True
```python
mat = np.array([
        [5, 2, -4],
        [2, 1, -2],
        [-4, -2, 5]
    ])
s = MatrixUtils(trace=True) 
L,D,U = s.LDU(mat)
```
#### 2. Crout分解    
参数recursion 为true表示采用递推算法计算，否则先调用高斯LDU分解算法，这不应影响结果，只影响计算步骤的展示
```python
L,U = s.Crout(mat,recursion=True) 
```
#### 3. Doolittle、Gholesky分解和Crout分解类似
#### 4.  QR分解
QR分解方法有很多，可以根据```method```参数选择使用的算法```'Schmidt'```,```'Givens'```,```'Householder'```
,分别代表使用施密特正交换、Givens变换、HouseHolder变换进行QR分解，注意结果不一定相同，因为QR分解不唯一。   
例如
```python
b = np.array([
        [5, 2, -4],
        [2, 1, -2],
        [-4, -2, 5]
    ])
Q,R = s.QR(b,method='Schmidt')
```
#### 5. Hermite 矩阵求解
通过高斯行变换将矩阵A变换为Hermite矩阵