Week 2-2

作者: 忻恆 | 来源:发表于2020-03-30 01:05 被阅读0次

    {\rm A}{\rm A} ^ {\ -1} = {\rm I}, {\rm A}{\rm a}_{\ i} ^ {\ -1} = {\rm e}_{\ i}, 也就是说,只需要解n个左边的方程组即可。

    那么就回到原来的问题了,通过构建RREF求解。

    我们可以将Idetity Matrix 的所有 Column Vectors 都加在 矩阵的右边,因为操作都是相同的。

    所以,右边的每一列都是Inverse Matrix 的列,也就是Inverse Matrix。

    LU Decomposition

    the Gaussian elimination procedure actually gives us a matrix decomposition, we can also write A as L times U。

    first to get L,

    elementary matrix:An elementary matrix is the identity matrix with one of the zeros replaced by a number. 

    Gaussian elimination 就是简单的矩阵操作,所以可以将其每一步分为一个左乘矩阵(行操作),这就是LU分解。

    此时,L就是所有操作的逆矩阵的乘积,注意顺序。

    求逆矩阵其实就是 trivial,就是element 取反!

    同时,矩阵相乘其实就是将几个矩阵合并,并不需要做矩阵乘法。

    if you want to solve AX equals B with many different Bs, 

    and a lot of numerical methods have this feature, 

    then if you first find A equals LU and solve LUX equals B, 

    you can do that very fast,

    much faster than Gaussian elimination.

    当已经有了A = LU后,再次求解 Ax = B 就简单多了!

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