極分解計算器

將非奇異實數2×2矩陣分解為正交因子與對稱正定因子。

計算矩陣極分解
輸入非奇異2×2矩陣A的四個元素。

關於矩陣極分解

極分解將實矩陣A分解為乘積QP。對於非奇異方陣,Q為正交矩陣,P為對稱正定矩陣。正交矩陣保持長度與角度不變,因此代表旋轉或鏡射。正定因子沿互相垂直的主方向伸縮空間,而不加入旋轉。這種分離相當於在矩陣中,把非零複數寫成大小乘以單位方向。 本計算器處理非奇異實數二階矩陣。首先建立對稱的格拉姆矩陣,也就是A的轉置乘以A;該矩陣的正定平方根就是P。二階正定矩陣的平方根可直接由跡與行列式求得,不必使用迭代近似。接著以A乘以P的反矩陣求出Q。顯示的元素四捨五入至小數點後六位,內部計算則保留JavaScript雙精度。 這些因子具有方便核對的恆等關係。除四捨五入誤差外,Q的轉置乘以Q應得到單位矩陣。P等於自身的轉置,且特徵值皆為正。最後,Q乘以P應還原原始矩陣A。輸入單位矩陣時,兩個因子也都是單位矩陣。若矩陣結合四分之一圈旋轉與不等比例的軸向縮放,Q會分離出旋轉,P則記錄兩個伸縮係數。 極分解應用於力學、電腦圖學、數值分析、最佳化與統計。在連續體力學中,它將變形分成剛體旋轉與純伸縮。在電腦圖學中,它有助於從包含縮放或剪切的變換中擷取旋轉。正交Procrustes問題利用極分解因子尋找最接近的正交矩陣;重視幾何結構保留的數值演算法也會使用極迭代。 奇異矩陣也可能有極分解,但正交因子未必唯一,計算時需要額外約定。本互動式計算器僅接受非奇異矩陣,確保P可逆且顯示的分解明確。高度病態的矩陣可能因某個伸縮方向接近零而放大浮點誤差。請將結果作為學習與計算輔助;重要的數值工作應使用支援任意精度或更高維矩陣的軟體複核。

極分解範例

矩陣A因子說明
[1, 0] [0, 1]Q = I, P = I單位矩陣不包含旋轉或伸縮。
[0, -2] [3, 0]Q = [0, -1] [1, 0], P = [3, 0] [0, 2]90度旋轉後進行不等比例伸縮。
[2, 0] [0, 4]Q = I, P = [2, 0] [0, 4]正對角矩陣本身就是純伸縮。

如何計算極分解

  1. 依列順序輸入矩陣元素。
  2. 選取「計算極分解」。
  3. 查看正交矩陣Q與對稱正定矩陣P。
  4. 將Q乘以P,確認能還原輸入矩陣。

極分解常見問題

極分解會分離哪些部分?

它將可逆線性變換分成正交的旋轉或鏡射,以及對稱正定的伸縮。兩者的乘積會還原原始變換。

極分解與複數極式有何關係?

兩者都將對象分成類似大小與類似方向的部分。對矩陣而言,正定因子推廣了大小的概念,正交因子則推廣了複數的單位方向。

如何核對Q因子?

將Q的轉置乘以Q,結果應是單位矩陣,可容許顯示至小數點後六位所產生的四捨五入誤差。

為什麼不接受奇異矩陣?

這裡的直接算法以A乘以P的反矩陣求Q。奇異矩陣會使P不可逆,且正交因子可能不唯一。

P一定是對角矩陣嗎?

不一定。P是對稱正定矩陣,但非對角元素可能不為零。只有主伸縮方向與座標軸一致時,它才會是對角矩陣。