Calculateur de décomposition QR

Décomposez une matrice de 2 par 2 en une matrice orthogonale Q et une matrice triangulaire supérieure R.

Factorisation QR d'une matrice
Saisissez les quatre coefficients ligne par ligne, puis calculez la décomposition par Gram-Schmidt.

À propos de la décomposition QR

La décomposition QR factorise une matrice A en un produit Q fois R. Les colonnes de Q sont orthonormées : chacune a une longueur égale à un et les colonnes distinctes sont perpendiculaires. R est triangulaire supérieure, donc tous les coefficients sous sa diagonale principale sont nuls. Pour une matrice carrée de rang plein, le produit des matrices Q et R affichées reconstitue la matrice initiale, à de petits écarts d'arrondi décimal près. Ce calculateur réalise cette factorisation pour une matrice réelle de 2 par 2. Le calcul applique le procédé classique de Gram-Schmidt aux colonnes de A. Il mesure d'abord la norme euclidienne de la première colonne. En divisant cette colonne par sa norme, on obtient le premier vecteur unitaire de Q ; la norme devient le premier coefficient diagonal de R. Ensuite, la seconde colonne est projetée sur le premier vecteur unitaire. Soustraire cette projection laisse un vecteur perpendiculaire, qui est normalisé pour former la seconde colonne de Q. Le coefficient de projection et la longueur du second vecteur complètent la matrice triangulaire supérieure R. La factorisation QR est un outil central de l'algèbre linéaire numérique. Elle intervient dans l'ajustement par moindres carrés, lorsqu'un système surdéterminé compte plus d'équations que d'inconnues, ainsi que dans les algorithmes de calcul des valeurs propres. Les transformations orthogonales sont intéressantes numériquement, car elles conservent les longueurs et tendent à moins amplifier les erreurs d'arrondi que des manipulations directes. Cette page se limite à deux dimensions pour rendre chaque étape facile à examiner, mais la même orthogonalisation des colonnes s'étend à des matrices rectangulaires plus grandes. Les colonnes saisies doivent être linéairement indépendantes pour que le calculateur produise deux vecteurs unitaires. Une première colonne nulle ne peut pas être normalisée ; si la seconde est un multiple de la première, aucune direction perpendiculaire ne subsiste après soustraction de la projection. Une telle matrice est de rang déficient et n'admet pas la forme QR complète utilisée ici. Les décompositions QR peuvent aussi différer par leurs signes : changer le signe d'une colonne de Q et de la ligne correspondante de R laisse leur produit inchangé. Ce calculateur choisit des longueurs diagonales non négatives dans R, suivant une convention stable et prévisible pour comparer les résultats.

Exemples de décomposition QR

Matrice AFacteursObservation
[1, 0] [0, 1]Q = identité, R = identitéLes colonnes sont déjà orthonormées
[3, 0] [4, 5]Q = [0.6, -0.8] [0.8, 0.6], R = [5, 4] [0, 3]Gram-Schmidt sépare longueur et direction
[1, 1] [1, -1]Q vaut environ [0.707107, 0.707107] [0.707107, -0.707107]Les colonnes saisies sont perpendiculaires, mais non normalisées

Comment calculer une décomposition QR

  1. Saisissez les quatre coefficients de A aux positions de ligne et de colonne indiquées.
  2. Vérifiez que les deux colonnes sont non nulles et ne sont pas des multiples scalaires l'une de l'autre.
  3. Sélectionnez Calculer la décomposition QR pour appliquer le procédé de Gram-Schmidt.
  4. Lisez Q et R ligne par ligne, puis multipliez-les pour vérifier la factorisation.

Questions fréquentes

Que représentent Q et R ?

Q contient des vecteurs colonnes orthonormés qui décrivent des directions. R est triangulaire supérieure et conserve les longueurs et coefficients de projection nécessaires pour reconstituer la matrice initiale.

Pourquoi les colonnes doivent-elles être indépendantes ?

Gram-Schmidt exige un reste perpendiculaire non nul pour chaque nouvelle colonne de Q. Des colonnes dépendantes annulent ce reste : on ne peut donc pas former ainsi une base orthonormée complète de deux colonnes.

La décomposition QR est-elle unique ?

Des choix de signes peuvent donner des décompositions équivalentes, car les signes correspondants de Q et R s'annulent dans leur produit. Imposer des coefficients diagonaux non négatifs dans R est une convention courante d'unicité.

Comment vérifier le résultat ?

Multipliez Q par R et comparez chaque coefficient à celui de la matrice initiale A. Vous pouvez aussi vérifier que la transposée de Q multipliée par Q est la matrice identité.

À quoi sert la décomposition QR ?

Elle est très utilisée pour les moindres carrés, les algorithmes de valeurs propres et la résolution stable d'équations. Les matrices orthogonales aident à maîtriser l'erreur numérique lors de ces calculs.