r - 带有行枢轴的 LU 分解

Question

以下函数不使用行透视进行 LU 分解。 R 中是否有一个现有的函数可以使用行数据进行 LU 分解？

> require(Matrix)
> expand(lu(matrix(rnorm(16),4,4)))
$L
4 x 4 Matrix of class "dtrMatrix"
     [,1]        [,2]        [,3]        [,4]       
[1,]  1.00000000           .           .           .
[2,]  0.13812836  1.00000000           .           .
[3,]  0.27704442  0.39877260  1.00000000           .
[4,] -0.08512341 -0.24699820  0.04347201  1.00000000

$U
4 x 4 Matrix of class "dtrMatrix"
     [,1]       [,2]       [,3]       [,4]      
[1,]  1.5759031 -0.2074224 -1.5334082 -0.5959756
[2,]          . -1.3096874 -0.6301727  1.1953838
[3,]          .          .  1.6316292  0.6256619
[4,]          .          .          .  0.8078140

$P
4 x 4 sparse Matrix of class "pMatrix"

[1,] | . . .
[2,] . | . .
[3,] . . . |
[4,] . . | .

Answer 1

lu R 中的函数使用部分(行)旋转。您没有在示例中提供原始矩阵，因此我将创建一个新示例进行演示。

功能 lu在 R 中计算 A = PLU，相当于计算矩阵 A 的 LU 分解，其行由置换矩阵 P-1 置换:P-1A = LU。见 Matrix package documentation想要查询更多的信息。

例子

> A <- matrix(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, 1, -1), 4)
> A
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    1    1    1
[2,]    1    1   -1   -1
[3,]    1   -1   -1    1
[4,]    1   -1    1   -1

这是 L因素:

> luDec <- lu(A)
> L <- expand(luDec)$L
> L
4 x 4 Matrix of class "dtrMatrix" (unitriangular)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    .    .    .
[2,]    1    1    .    .
[3,]    1    0    1    .
[4,]    1    1   -1    1

这是 U因素:

> U <- expand(luDec)$U
> U
4 x 4 Matrix of class "dtrMatrix"
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    1    1    1
[2,]    .   -2   -2    0
[3,]    .    .   -2   -2
[4,]    .    .    .   -4

这是置换矩阵:

> P <- expand(luDec)$P
> P
4 x 4 sparse Matrix of class "pMatrix"

[1,] | . . .
[2,] . . | .
[3,] . | . .
[4,] . . . |

我们可以看到 LU是 A 的行置换版本:

> L %*% U
4 x 4 Matrix of class "dgeMatrix"
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    1    1    1
[2,]    1   -1   -1    1
[3,]    1    1   -1   -1
[4,]    1   -1    1   -1

回到原来的身份 A = PLU 我们可以恢复 A (与上面的 A 比较):

> P %*% L %*% U
4 x 4 Matrix of class "dgeMatrix"
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    1    1    1
[2,]    1    1   -1   -1
[3,]    1   -1   -1    1
[4,]    1   -1    1   -1