Julia LinearAlgebra.Schur用法及代码示例

Schur <: Factorization

矩阵 A 的 Schur 分解的矩阵分解类型。这是 schur(_) 的返回类型，对应的矩阵分解函数。

如果F::Schur 是分解对象，则可以通过F.Schur 或F.T 获得(准)三角舒尔因子，并通过F.vectors 或F.Z 获得正交/单一舒尔向量，使得A = F.vectors * F.Schur * F.vectors'。 A 的特征值可以通过 F.values 获得。

迭代分解生成组件 F.T 、 F.Z 和 F.values 。

例子

julia> A = [5. 7.; -2. -4.]
2×2 Matrix{Float64}:
  5.0   7.0
 -2.0  -4.0

julia> F = schur(A)
Schur{Float64, Matrix{Float64}}
T factor:
2×2 Matrix{Float64}:
 3.0   9.0
 0.0  -2.0
Z factor:
2×2 Matrix{Float64}:
  0.961524  0.274721
 -0.274721  0.961524
eigenvalues:
2-element Vector{Float64}:
  3.0
 -2.0

julia> F.vectors * F.Schur * F.vectors'
2×2 Matrix{Float64}:
  5.0   7.0
 -2.0  -4.0

julia> t, z, vals = F; # destructuring via iteration

julia> t == F.T && z == F.Z && vals == F.values
true