ตั้งแต่ปี 2010 · รองรับการใช้งานเครื่องมือกว่า 2 ล้านครั้งต่อเดือน
ตั้งแต่ปี 2010
เพิ่มใน Chrome

กล่องเครื่องมือของฉัน

โหมดอัตโนมัติ

ยังไม่มีเครื่องมือที่บันทึกไว้

อัปเกรดเป็นเวอร์ชันพรีเมียม
เครื่องมือที่เกี่ยวข้อง
เครื่องคำนวณการแยกตัวประกอบ LU ของเมทริกซ์เครื่องคำนวณการแยกตัวประกอบโชเลสกีเครื่องคำนวณการทแยงมุมเมทริกซ์เครื่องคำนวณพหุนามลักษณะเฉพาะเครื่องคำนวณเมทริกซ์ผกผันเครื่องคำนวณการคูณเมทริกซ์เครื่องคำนวณแกรม-ชมิดท์
หน้าแรก > คณิตศาสตร์ > พีชคณิตเชิงเส้น
 

เครื่องคำนวณการแยก QR

แยกเมทริกซ์ใดๆ เป็น Q ที่เป็นออร์โธกอนอลและ R ที่เป็นสามเหลี่ยมบนด้วยกระบวนการ Gram-Schmidt รองรับเมทริกซ์ 2x2 ถึง 5x5 พร้อมการทำมุมฉากทีละขั้นแบบเคลื่อนไหว และตรวจสอบว่า Q ทรานสโพสคูณ Q เท่ากับเมทริกซ์เอกลักษณ์

ใช้งานฟรีไม่ต้องสมัครสมาชิกผลลัพธ์ทันที
เครื่องคำนวณการแยก QRลองใช้เลย — ฟรี ▼
ตัวอย่าง:
แถว: 3
×
คอลัมน์: 3
⚠ จำนวนแถวต้อง ≥ คอลัมน์
[
]

Embed เครื่องคำนวณการแยก QR Widget

เกี่ยวกับ เครื่องคำนวณการแยก QR

เครื่องคำนวณการแยก QR จะแยกตัวประกอบเมทริกซ์ A ใดๆ ออกเป็นผลคูณของเมทริกซ์เชิงตั้งฉาก Q และเมทริกซ์สามเหลี่ยมบน R เพื่อให้ A = QR ป้อนเมทริกซ์ขนาด 2×2 ถึง 5×5 (รวมถึงเมทริกซ์ที่ไม่ใช่จัตุรัสโดยที่แถว ≥ คอลัมน์) และรับผลการจัดระเบียบแบบ Gram-Schmidt ที่สมบูรณ์พร้อมวิธีทำทีละขั้นตอน แอนิเมชันแบบโต้ตอบ การตรวจสอบความเป็นเชิงตั้งฉาก QᵀQ = I และข้อมูลเชิงลึกทางการศึกษาโดยละเอียด

การแยกตัวประกอบ QR คืออะไร?

การแยกตัวประกอบ QR (หรือที่เรียกว่า QR factorization) เขียนเมทริกซ์ A ในรูป:

$$A = QR$$

โดยที่ Q คือเมทริกซ์เชิงตั้งฉาก (คอลัมน์ของมันคือเวกเตอร์ออร์โทนอร์มัลที่เป็นไปตามเงื่อนไข QᵀQ = I) และ R คือเมทริกซ์สามเหลี่ยมบน สำหรับเมทริกซ์ขนาด m×n ที่มี m ≥ n และมีอันดับคอลัมน์เต็ม การแยก QR แบบลดรูปจะได้ Q เป็นขนาด m×n และ R เป็นขนาด n×n

Q
เมทริกซ์เชิงตั้งฉาก Q
คอลัมน์เป็นออร์โทนอร์มัล: มีความยาวหนึ่งหน่วยและตั้งฉากซึ่งกันและกัน QᵀQ = I
เมทริกซ์สามเหลี่ยมบน R
ค่าทั้งหมดที่อยู่ใต้แนวทแยงมุมเป็นศูนย์ ค่าในแนวทแยงมุมคือบรรทัดฐานจาก Gram-Schmidt
กระบวนการ Gram-Schmidt
ทำให้คอลัมน์ตั้งฉากกันซ้ำๆ โดยการลบการฉายออก แล้วทำให้เป็นหน่วยมาตรฐาน
κ
ความเสถียรทางตัวเลข
QR มีความเสถียรกว่า LU ในการแก้สมการ Ax = b เพราะ Q ช่วยรักษาบรรทัดฐานของเวกเตอร์

อธิบายกระบวนการ Gram-Schmidt

กำหนดให้เวกเตอร์คอลัมน์ a₁, a₂, …, aₙ ของ A อัลกอริทึม Gram-Schmidt แบบดั้งเดิมจะสร้างเวกเตอร์ออร์โทนอร์มัล e₁, e₂, …, eₙ ดังนี้:

ขั้นตอนที่ 1. กำหนด u₁ = a₁ แล้วทำให้เป็นหน่วยมาตรฐาน: e₁ = u₁ / ‖u₁‖

ขั้นตอนที่ 2. สำหรับแต่ละคอลัมน์ถัดไป aⱼ ให้ลบส่วนที่ฉายลงบน eₖ ก่อนหน้าทั้งหมด:

$$\mathbf{u}_j = \mathbf{a}_j - \sum_{k=1}^{j-1} (\mathbf{a}_j \cdot \mathbf{e}_k) \, \mathbf{e}_k$$

จากนั้นทำให้เป็นหน่วยมาตรฐาน: eⱼ = uⱼ / ‖uⱼ‖

ขั้นตอนที่ 3. เมทริกซ์ Q จะมี e₁, …, eₙ เป็นคอลัมน์ ส่วน R เป็นเมทริกซ์สามเหลี่ยมบนที่มีค่า rᵢⱼ = eᵢ · aⱼ

วิธีใช้งานเครื่องคำนวณนี้

ขั้นตอนที่ 1. กำหนดขนาดเมทริกซ์ (แถว × คอลัมน์) จำนวนแถวต้อง ≥ คอลัมน์สำหรับการแยก QR

ขั้นตอนที่ 2. ป้อนค่าลงในตาราง หรือคลิกตัวอย่างด่วนเพื่อโหลดค่าที่ตั้งไว้ ใช้ปุ่ม Tab หรือลูกศรเพื่อเลื่อน

ขั้นตอนที่ 3. คลิก แยกตัวประกอบ A = QR เครื่องคำนวณจะดำเนินกระบวนการ Gram-Schmidt และแสดงค่า Q และ R

ขั้นตอนที่ 4. ดูแอนิเมชัน Gram-Schmidt เพื่อดูว่าแต่ละคอลัมน์ถูกทำให้ตั้งฉากอย่างไร: เวกเตอร์เดิม → ลบส่วนที่ฉาย → ผลลัพธ์ที่ยังไม่ปรับขนาด → เวกเตอร์ออร์โทนอร์มัลที่ปรับขนาดแล้ว

ขั้นตอนที่ 5. ตรวจสอบผลลัพธ์: ตรวจสอบว่า QR = A และ QᵀQ = I (เมทริกซ์เอกลักษณ์) ดูขั้นตอนการคำนวณแบบเต็มโดยใช้ตัวนำทางขั้นตอน

การประยุกต์ใช้งานการแยกตัวประกอบ QR

การประยุกต์ใช้งานการใช้ QR
Least Squares (Ax ≈ b)แก้สมการ Rx = Qᵀb โดยการแทนที่ย้อนกลับ — มีความเสถียรกว่าสมการปกติ AᵀAx = Aᵀb
QR Algorithm สำหรับค่าไอเกนแยกตัวประกอบ Aₖ = QₖRₖ ซ้ำๆ แล้วกำหนด Aₖ₊₁ = RₖQₖ — เพื่อลู่เข้าสู่ Schur form
ระบบสมการเชิงเส้น (Ax = b)แยก A = QR แล้วแก้ Rx = Qᵀb มีความเสถียรทางตัวเลขมากกว่า LU สำหรับระบบที่มีปัญหาความคลาดเคลื่อนง่าย
การประมวลผลสัญญาณการทำ Adaptive Beamforming และการประมาณช่องสัญญาณ MIMO ใช้การอัปเดต QR สำหรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)การทำให้ตั้งฉากด้วย QR ในการฝึกโครงข่ายประสาทเทียม, Gram-Schmidt ในการทำวิศวกรรมฟีเจอร์

เปรียบเทียบ QR กับการแยกตัวประกอบเมทริกซ์อื่นๆ

การแยกตัวประกอบรูปแบบเหมาะสำหรับ
QR (เครื่องมือนี้)A = QRLeast squares, อัลกอริทึมค่าไอเกน, การแก้สมการที่มีความเสถียรทางตัวเลข
LUA = LUการแก้ระบบจัตุรัสอย่างรวดเร็ว, การคำนวณดีเทอร์มิแนนต์
CholeskyA = LLᵀระบบสมมาตรและเป็นบวกแน่นอน (เร็วที่สุด)
SVDA = UΣVᵀการวิเคราะห์อันดับ, pseudoinverse, PCA, การบีบอัดภาพ
EigendecompositionA = PDP⁻¹เลขยกกำลังเมทริกซ์, สมการเชิงอนุพันธ์, การวิเคราะห์สเปกตรัม

คำถามที่พบบ่อย

การแยกตัวประกอบ QR คืออะไร?

การแยกตัวประกอบ QR คือการแยกเมทริกซ์ A ออกเป็นผลคูณของเมทริกซ์เชิงตั้งฉาก Q (ซึ่งคอลัมน์เป็นออร์โทนอร์มัล) และเมทริกซ์สามเหลี่ยมบน R ทุกเมทริกซ์จริงที่มีคอลัมน์อิสระเชิงเส้นต่อกันจะมีการแยก QR ที่ไม่ซ้ำกันเมื่อกำหนดให้ R มีค่าแนวทแยงมุมเป็นบวก

กระบวนการ Gram-Schmidt คืออะไร?

กระบวนการ Gram-Schmidt เป็นอัลกอริทึมที่เปลี่ยนชุดเวกเตอร์ที่เป็นอิสระเชิงเส้นต่อกันให้เป็นชุดออร์โทนอร์มัลที่แผ่ขยายปริภูมิเดิม ทำงานโดยการลบส่วนฉาย (projection) ลงบนเวกเตอร์ออร์โทนอร์มัลที่คำนวณไว้ก่อนหน้าออกไปทีละขั้นตอนแล้วจึงปรับขนาดให้เป็นหนึ่งหน่วย

การแยกตัวประกอบ QR ใช้ได้กับเมทริกซ์ที่ไม่ใช่จัตุรัสหรือไม่?

ได้ สำหรับเมทริกซ์ m×n โดยที่ m ≥ n การแยก QR แบบลดรูป (reduced หรือ thin QR) จะให้ Q เป็น m×n ที่มีคอลัมน์ออร์โทนอร์มัล และ R เป็น n×n สามเหลี่ยมบน ซึ่งเป็นรูปแบบที่ใช้กันมากที่สุดโดยเฉพาะในปัญหา Least Squares

เมื่อใดควรใช้ QR แทนการแยกตัวประกอบ LU?

ใช้ QR เมื่อความเสถียรทางตัวเลขสำคัญกว่าความเร็ว — เช่น เมทริกซ์ที่มีแนวโน้มคลาดเคลื่อนสูง (ill-conditioned), ปัญหา Least Squares หรือการคำนวณค่าไอเกน LU จะเร็วกว่า (ประมาณ 2 เท่าสำหรับระบบจัตุรัส) แต่อาจขยายความคลาดเคลื่อนจากการปัดเศษได้ QR จะรักษาบรรทัดฐานของเวกเตอร์ไว้เพราะ Q เป็นเมทริกซ์เชิงตั้งฉาก

ความแตกต่างระหว่าง QR และ SVD คืออะไร?

ทั้งคู่สร้างตัวประกอบเชิงตั้งฉาก แต่ SVD แยก A ออกเป็นสามเมทริกซ์ (UΣVᵀ) ซึ่งเผยให้เห็นค่าเอกฐาน (singular values) และอันดับของเมทริกซ์ ในขณะที่ QR ให้สองเมทริกซ์ (QR) และคำนวณได้เร็วกว่า SVD เป็นที่นิยมสำหรับปัญหาที่อันดับไม่เต็มและการคำนวณ pseudoinverse ส่วน QR นิยมใช้ในการแก้ระบบที่มีอันดับเต็มและอัลกอริทึมหาค่าไอเกน

อ้างอิงเนื้อหา หน้าหรือเครื่องมือนี้ว่า:

"เครื่องคำนวณการแยก QR" ที่ https://MiniWebtool.com/th/เครื่องคำนวณการแยก-qr/ จาก MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

โดยทีมงาน miniwebtool อัปเดตเมื่อ: 2026-04-12

คุณสามารถลองใช้ AI แก้ปัญหาคณิตศาสตร์ GPT ของเรา เพื่อแก้ไขปัญหาทางคณิตศาสตร์ของคุณผ่านคำถามและคำตอบด้วยภาษาธรรมชาติ.

พีชคณิตเชิงเส้น:

เครื่องมือยอดนิยมและอัปเดตล่าสุด:

เครื่องคำนวณการแยกค่าเอกฐาน SVDเครื่องคำนวณการแยกเศษส่วนบางส่วนเครื่องสร้างรหัส QRดูทั้งหมด →
หน้าแรก > คณิตศาสตร์ > พีชคณิตเชิงเส้น > เครื่องคำนวณการแยก QR