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数据结构与算法虽然发展不算太久，但却是很多程序员及工程师的重点学习内容之一。在无数算法中，矩阵求解是常见且使用频率高的算法，其基本思路是将一个矩阵拆解为若干个矩阵的乘积的过程，今天我们来讲讲几种常见的矩阵分解算法。
1、三角分解法
三角分解法是将原正方矩阵分解成一个上三角形矩阵或是排列的上三角形矩阵和一个下三角形矩阵。
主要用途包括简化大矩阵的行列式值的计算过程、求逆矩阵和求解联立方程组。
MATLAB中通过lu函数执行LU分解法。
2、OR分解法
QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵的乘积。
MATLAB中通过qr函数执行QR分解法。
3、奇异值分解法（SVD）
SVD是最可靠的分解法之一，但它通常比QR分解法需要更多的计算时间。
用于解决最小平方误差法和数据压缩等问题。
MATLAB中通过svd函数执行SVD分解法。
4、满秩分解
满秩分解是将矩阵分解为两个秩为原矩阵秩的矩阵的乘积。
该分解法在矩阵理论中有重要应用，但在此未特别提及具体实现方法。
5、Jordan分解
Jordan分解是将一个矩阵分解为一个可逆矩阵与一个Jordan标准型的乘积。
主要用于研究矩阵的特征值和特征向量。
6、Cholesky分解
Cholesky分解是针对正定矩阵的分解方法，将一个正定矩阵分解为一个下三角矩阵和其共轭转置的乘积。
主要用于数值分析和线性代数中的优化问题。
7、特征值分解
特征值分解是将矩阵分解为其特征值和特征向量的线性组合。
但需要注意的是，特征值分解仅适用于方阵。
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