선형 대수

선형 연립방정식 풀기, 행렬 분해 및 역행렬 구하기

DSP System Toolbox™ 시스템 선형 대수 블록을 사용하면 Simulink®에서 행렬로 작업할 수 있습니다. 예를 들어 Levinson-Durbin 방법과 촐레스키 방법을 통해 선형 방정식 세트를 풀려면 Levinson-Durbin 및 Cholesky Solver 블록을 사용합니다. 이러한 기법은 Yule-Walker AR 문제 및 선형 예측 코딩 등의 응용 분야에서 일반적으로 사용됩니다. 정사각 행렬을 상부 및 하부 성분으로 분해하려면 LDL 분해, LU 분해와 같은 방법을 사용하십시오. 행렬의 역행렬을 구하려면 촐레스키 분해, LDL 분해, LU 분해와 같은 방법을 사용하십시오. 모든 지원되는 기법과 이러한 기법을 구현하는 DSP System Toolbox의 해당 블록에 대한 요약은 Linear Algebra and Least Squares 항목을 참조하십시오.

블록

모두 확장

Cholesky FactorizationFactor square Hermitian positive definite matrix into triangular components
LDL FactorizationFactor square Hermitian positive definite matrices into lower, upper, and diagonal components
LU FactorizationFactor square matrix into lower and upper triangular components
QR FactorizationFactor arbitrary matrix into unitary and upper triangular components
Singular Value DecompositionFactor matrix using singular value decomposition
Backward SubstitutionSolve UX = B for X when U is upper triangular matrix
Cholesky Solver Solve SX = B for X when S is a square Hermitian positive definite matrix
Forward SubstitutionSolve LX = B for X when L is lower triangular matrix
LDL Solver Solve SX = B when S is square Hermitian positive definite matrix
Levinson-DurbinSolve linear system of equations using Levinson-Durbin recursion
LU Solver Solve AX = B when A is a square matrix
QR Solver Find minimum-norm-residual solution to AX=B
SVD Solver Solve AX = B using singular value decomposition
Cholesky InverseCompute inverse of Hermitian positive definite matrix using Cholesky factorization
LDL InverseCompute inverse of Hermitian positive definite matrix using LDL factorization
LU InverseLU 분해를 사용하여 정사각 행렬의 역행렬 계산
PseudoinverseCompute Moore-Penrose pseudoinverse of matrix

도움말 항목