Las funciones contenidas en este menú son: LQ, LU, QR, SCHUR, SVD, SVL.
Función LU
La función LU tomas como entrada una matriz cuadrada A, y produce una
matriz triangular inferior L, una matriz triangular superior U, y una matriz de la
permutación P, en los niveles 3, 2, y 1 de la pantalla, respectivamente. Los
resultados L, U, y P, satisfacen la ecuación P⋅A = L⋅U.
la función LU, la calculadora realiza una descomposición LU de Crout de la
matriz A usando pivoteo parcial.
Por ejemplo, en modo RPN: [[-1,2,5][3,1,-2][7,6,5]] LU
produce:
3:[[7 0 0][-1 2.86 0][3 –1.57 –1]
2: [[1 0.86 0.71][0 1 2][0 0 1]]
1: [[0 0 1][1 0 0][0 1 0]]
En modo de ALG, el mismo ejercicio será demostrado como sigue
Matrices ortogonales y descomposición de valores singulares
Una matriz cuadrada se dice que es ortogonal si sus columnas representan los
vectores de la unidad que son mutuamente ortogonal. Así, si dejamos la matriz
cuadrada A se dice ser ortogonal si sus columnas representan vectores
unitarios que son mutuamente ortogonales. Así, si dejamos la matriz U = [v
v
... v
] donde v
2
n
δ
es la función delta de Kronecker, entonces U ser una matriz ortogonal. Estas
ij
condiciones también implican que U⋅ U
La
descomposición
Decomposition, SVD) de una matriz rectangular A
determinación de las matrices U, S, y V, tal que A
, i = 1, 2,, n, son vectores columnas, y si v
i
de
valores
T
= I.
singulares
(inglés,
= U
m×n
Cuando usted activa
:
v
= δ
, donde
i •
j
ij
Singular
consiste en la
m×n
⋅S
⋅V
m×m
m×n
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1
Value
T
,
n×n