矩阵的QR分解是线性代数中的一项重要技术，广泛应用于科学计算和工程领域。今天，我们用Python实现三种经典方法：Gram-Schmidt正交化、Householder变换和Givens旋转，一起来探索它们的魅力吧！✨
首先，Gram-Schmidt正交化通过逐步构造正交基来完成分解，代码简洁直观，适合初学者入门 👩🏫。接着，Householder变换利用反射矩阵将向量投影到子空间，效率高且数值稳定，是实际应用中的热门选择 ⚡️。最后，Givens旋转则通过一系列平面旋转矩阵逼近目标，其优雅的几何特性令人着迷 🌀。
每种方法都有独特的应用场景，掌握它们能帮助你更高效地解决各类问题！想了解更多细节？快来动手试试吧！📱
Python 线性代数 QR分解