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在 ojalgo 中对 mxn 矩阵 A 进行 QR 或 SVD 分解时,我遇到了障碍。我的目的是找到列零空间的基础。如果 m >= n,一切正常。例如,秩为 2 的 5 x 4 矩阵 A 的转置 A' 的 QR 分解给出了一个 4 x 4 Q 矩阵,其最后两列跨越 A 的零空间。

另一方面,如果我从秩为 5 的 5 x 7 矩阵 A 开始(并对 A' 进行 QR 分解),我会得到正确的秩,但 Q 是 5 x 5 而不是 7 x 7,而且我没有'没有得到零空间基础。同样,具有相同矩阵 A 的 SVD 得到五个正奇异值(无零),Q2 矩阵为 5 x 7 而不是 7 x 7(无空向量)。

这是预期的行为吗?我找到了一个 n > m 矩阵的解决方法(将 nm 行的零添加到 A),但它很笨重。

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矩阵可以是任何大小/形状,但计算经济大小的分解是默认行为。这是大多数用户需要/想要的。但是有一个界面MatrixDecomposition.EconomySize可以让您控制它(可选择获得完整尺寸的分解)。目前,QR、SVD 和双对角分解实现了它。

于 2018-06-14T07:29:28.860 回答