De functie SVD
In de RPN-modus neemt de functie SVD (Singuliere-waardedecompositie) als
invoer de matrix A
respectievelijk in stapelgeheugen niveaus 3, 2 en 1. De afmeting van vector s is
gelijk aan het minimum van de waarden n en m. De matrices U en V zijn zoals
eerder voor de singuliere-waardedecompositie gedefinieerd en de vector s
vertegenwoordigt de hoofddiagonaal van de matrix S die we eerder hebben
gebruikt.
In de RPN-modus bijvoorbeeld:
[[5,4,-1],[2,-3,5],[7,2,8]] SVD
3: [[-0.27 0.81 –0.53][-0.37 –0.59 –0.72][-0.89 3.09E-3 0.46]]
2: [[ -0.68 –0.14 –0.72][ 0.42 0.73 –0.54][-0.60 0.67 0.44]]
1: [ 12.15 6.88 1.42]
De functie SVL
De functie SVL (Singuliere waarden) geeft de singuliere waarden van een
matrix A
als een vector s wiens afmeting gelijk is aan het minimum van de
n×m
waarden n en m. In de RPN-modus geeft bijvoorbeeld
[[5,4,-1],[2,-3,5],[7,2,8]] SVL
de functie
[ 12.15 6.88 1.42].
De functie SCHUR
In de RPN-modus produceert de functie SCHUR de Schur-decompositie van een
vierkante matrix A en geeft de matrices Q en T, in respectievelijk
stapelgeheugen niveau 2 en 1, zodat A = Q⋅T⋅Q
matrix is en T een driehoeksmatrix. In de RPN-modus geeft bijvoorbeeld
[[2,3,-1][5,4,-2][7,5,4]] SCHUR
als resultaat:
2: [[0.66 –0.29 –0.70][-0.73 –0.01 –0.68][ -0.19 –0.96 0.21]]
1: [[-1.03 1.02 3.86 ][ 0 5.52 8.23 ][ 0 –1.82 5.52]]
De functie LQ
De functie LQ produceert de LQ factorisering van een matrix A
beneden L
trapezoïdale matrix, een Q
n×m
permutatie matrix in stapelgeheugenniveaus 3, 2 en 1. De matrices A, L, Q en
P staan met elkaar in verband door P⋅A = L⋅Q. (Een trapezoïdale matrix uit
, en geeft de matrices U
n×m
, V
en een vector s
n×n
m×m
T
, waarbij Q een orthogonale
orthogonale matrix en een P
m×m
en geeft een
n×m
n×n
Blz. 11-51