施密特正交化
引言
在高维向量空间中，施密特正交化（Gram-Schmidt Orthogonalization）是一种将线性无关向量组转化为正交单位向量组的经典方法。它广泛应用于线性代数、机器学习（如PCA降维）、数值分析等领域。本文将深入解析施密特正交化的定义、计算步骤及其应用。
CR分解
引言
在矩阵分析中，CR分解是一种基于矩阵列空间与行空间的结构化分解方法。它将任意矩阵分解为列满秩矩阵和行满秩矩阵的乘积，为解决线性方程组、数据降维等问题提供了重要工具。本文将深入解析CR分解的定义、计算步骤及其应用。