本征QR分解结果不同于两种方法

我尝试使用Eigen使用QR分解，但从以下两种方法得到的结果不同，请帮我找出错误！谢谢。本征QR分解结果不同于两种方法

// Initialize the sparse matrix 
A.setFromTriplets(triplets.begin(), triplets.end()); 
A.makeCompressed(); 

//Dense matrix method 
MatrixXd MatrixA = A; 
HouseholderQR<MatrixXd> qr(MatrixA); 
MatrixXd Rr = qr.matrixQR().triangularView<Upper>(); 

//Sparse matrix method 
SparseQR < SparseMatrix <double>, COLAMDOrdering<int> > qr; 
qr.compute(A); 
SparseMatrix<double, RowMajor> Rr = qr.matrixR();

来源

2017-01-13 zhaolewen

这是因为SparseQR进行重新排序列，以既减少填充和实现近秩揭示分解，类似ColPivHouseholderQR。更确切地说，HouseholderQR计算：A = Q*R，而SparseQR计算：A*P = Q*R。所以预计两个三角形因素是不同的。

来源

2017-01-13 15:15:28 ggael

感谢您的解释，那我该如何得到矩阵R？我尝试使用： Rr = qr.matrixR（）* qr.colsPermutation（）; 但它似乎不正确 – zhaolewen

您可以计算'qr.matrixR（）* qr.colsPermutation（）。inverse（）'，但结果不再是三角形。我不知道你的用例是什么，但在大多数情况下，你可以用它来明确地处理额外的排列。 – ggael

本征QR分解结果不同于两种方法

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