오늘의 목표LU, QR, 고유분해, SVD의 조건과 계산 목적을 비교하여 알맞은 분해를 선택한다.
핵심 개념 빈칸 노트
- LU 분해는 가우스 소거를 기록하여 반복되는 풀이에 유리하다.
- QR 분해는 열을 직교정규화하여 문제를 안정적으로 푼다.
- 대칭행렬의 고유분해는 직교 고유축과 방향별 을 보여 준다.
- SVD는 직사각형 행렬에도 적용되며 와 압축에 쓰인다.
따라 풀기목적에 맞는 분해
상황마다 가장 직접적인 분해를 고르자.
1단계같은 $A$에 여러 $b$:
2단계$Ax\approx b$의 최소제곱:
3단계직사각형 데이터의 압축:
실수 방지 분해 이름만 외우지 말고 행렬의 모양·대칭성·구하려는 결과를 먼저 확인한다.