大家好！今天给大家分享一个超级实用的数学技巧——施密特正交化和QR分解。这两个方法在解决线性代数问题时非常有用，尤其是在处理可逆方阵的时候。🔍

首先，我们来了解一下什么是施密特正交化。这是一种将一组基向量转换成一组正交向量的方法。通过这种方法，我们可以更容易地解决一些复杂的线性代数问题。💡

接下来是QR分解。这是一种将矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R的方法。这个过程对于求解线性方程组、最小二乘问题等都非常有效。🛠️

下面，我将为大家展示如何使用Python实现QR分解，并完成对可逆方阵的操作。代码如下：

```python

import numpy as np

def qr_decomposition(A):

Q, R = np.linalg.qr(A)

return Q, R

示例矩阵

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

Q, R = qr_decomposition(A)

print("Q矩阵:")

print(Q)

print("\nR矩阵:")

print(R)

```

希望这篇内容能帮助大家更好地理解和应用施密特正交化和QR分解。如果你有任何疑问或建议，请留言讨论！💬

线性代数 QR分解 Python