本徵QR分解結果不同於兩種方法

我嘗試使用Eigen使用QR分解，但從以下兩種方法得到的結果不同，請幫我找出錯誤！謝謝。本徵QR分解結果不同於兩種方法

// Initialize the sparse matrix 
A.setFromTriplets(triplets.begin(), triplets.end()); 
A.makeCompressed(); 

//Dense matrix method 
MatrixXd MatrixA = A; 
HouseholderQR<MatrixXd> qr(MatrixA); 
MatrixXd Rr = qr.matrixQR().triangularView<Upper>(); 

//Sparse matrix method 
SparseQR < SparseMatrix <double>, COLAMDOrdering<int> > qr; 
qr.compute(A); 
SparseMatrix<double, RowMajor> Rr = qr.matrixR();

來源

2017-01-13 zhaolewen

這是因爲SparseQR進行重新排序列，以既減少填充和實現近秩揭示分解，類似ColPivHouseholderQR。更確切地說，HouseholderQR計算：A = Q*R，而SparseQR計算：A*P = Q*R。所以預計兩個三角形因素是不同的。

來源

2017-01-13 15:15:28 ggael

感謝您的解釋，那我該如何得到矩陣R？我嘗試使用： Rr = qr.matrixR（）* qr.colsPermutation（）; 但它似乎不正確 – zhaolewen

您可以計算'qr.matrixR（）* qr.colsPermutation（）。inverse（）'，但結果不再是三角形。我不知道你的用例是什麼，但在大多數情況下，你可以用它來明確地處理額外的排列。 – ggael

本徵QR分解結果不同於兩種方法

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