矩阵LU分解计算器

计算任何方阵的带部分主元 LU 分解。通过逐步高斯消元法获取下三角矩阵 (L)、上三角矩阵 (U) 和置换矩阵 (P) 并进行验证。

矩阵LU分解计算器

欢迎使用 矩阵LU分解计算器，这是一个全面的线性代数工具，它使用带部分主元选择的高斯消元法将任何方阵分解为一个下三角矩阵 (L) 和一个上三角矩阵 (U) 的乘积。您可以获得详细的逐步消元过程、交互式分解动画和自动验证结果。是学生、工程师和任何处理线性方程组的人士的理想选择。

什么是 LU 分解？

LU 分解（也称为 LU 因式分解）将方阵 $A$ 表示为两个三角矩阵的乘积：

LU 分解

$$A = LU$$

其中：

L (下三角矩阵)：对角线上为 1，且仅在对角线下方有非零项。这些项是高斯消元过程中使用的乘数。
U (上三角矩阵)：仅在对角线上及上方有非零项。这是矩阵的行阶梯形式。

当使用部分主元选择（以避免零主元并提高数值稳定性）时，分解变为：

带部分主元选择的 LU 分解

$$PA = LU$$

其中 $P$ 是记录消元过程中执行的行交换的置换矩阵。

如何使用此计算器

输入您的矩阵： 输入一个方阵，各行位于不同行或以分号分隔。元素可以用空格、逗号或制表符分隔。支持高达 8×8 的矩阵。
设置小数精度： 选择结果中显示的小数位数（2-10 位）。
点击分解： 计算器将执行带部分主元选择的 LU 分解并显示结果。
查看结果： 检查 L、U 和 P 矩阵、动画分解以及逐步消元详情。

使用 LU 分解求解线性方程组

LU 分解对于求解线性方程组 $Ax = b$ 特别强大。一旦获得 $PA = LU$，求解过程就变为两个步骤：

第 1 步：前向替换

求解 $Ly = Pb$ 中的 $y$。由于 $L$ 是下三角矩阵，这非常直接——从顶部方程开始向下进行：

前向替换

$$y_i = b_i' - \sum_{j=1}^{i-1} L_{ij} y_j, \quad i = 1, 2, \ldots, n$$

第 2 步：回代

求解 $Ux = y$ 中的 $x$。由于 $U$ 是上三角矩阵，从底部方程开始向上进行：

回代

$$x_i = \frac{1}{U_{ii}} \left( y_i - \sum_{j=i+1}^{n} U_{ij} x_j \right), \quad i = n, n-1, \ldots, 1$$

计算行列式

矩阵 $A$ 的行列式可以从 LU 因子中高效计算：

通过 LU 分解计算行列式

$$\det(A) = (-1)^s \cdot \prod_{i=1}^{n} U_{ii}$$

其中 $s$ 是行交换（主元交换）的次数，而 $U_{ii}$ 是 $U$ 的对角线元素。由于 $\det(L) = 1$（所有对角线元素均为 1）且 $\det(P) = (-1)^s$，该公式由 $\det(P)\det(A) = \det(L)\det(U)$ 推导而来。

为什么要进行部分主元选择？

如果不进行主元选择，如果任何主元元素为零，LU 分解就会失败。即使主元非零但很小，计算结果也可能受到严重的数值误差影响。部分主元选择在每一列中选择最大的可用主元，这可以：

防止除以零
尽量减少舍入误差的增长
保证 L 中的乘数满足 $|L_{ij}| \leq 1$
确保每个非奇异矩阵都能被分解

LU 分解的应用

领域	应用
工程学	求解有限元分析、电路仿真、结构力学中的大型系统
科学计算	微分方程的数值解、矩阵求逆、条件数估计
统计学	回归分析、协方差矩阵分解、最大似然估计
计算机图形学	变换流水线、物理模拟、光照计算
机器学习	训练线性模型、高斯过程、核方法
经济学	投入产出模型、均衡分析、优化问题

LU 与其他分解方法的比较

LU 与 QR： LU 速度更快 ($O(\frac{2}{3}n^3)$ vs $O(\frac{4}{3}n^3)$) 但数值稳定性稍差。QR 在解决最小二乘问题时更受青睐。
LU 与 Cholesky： Cholesky ($A = LL^T$) 仅适用于对称正定矩阵，但其速度是通用 LU 的两倍且更稳定。
LU 与高斯消元： LU 就是高斯消元，但分解后的 L 和 U 形式可以被重用来高效求解具有多个右端项的问题。

常见问题

什么是 LU 分解？

LU 分解（也称为 LU 因式分解）是将一个方阵 A 分解为一个下三角矩阵 L 和一个上三角矩阵 U 的乘积的方法，使得 A = LU（或在有部分主元选择时 PA = LU）。L 矩阵的对角线上为 1，并存储消元乘数，而 U 是高斯消元的结果。

为什么 LU 分解中需要部分主元选择？

部分主元选择通过交换行，将绝对值最大的元素置于主元位置。这可以防止在主元为零时出现除以零的情况，并减少由于除以较小数而产生的数值误差。通过部分主元选择，分解公式变为 PA = LU，其中 P 是记录行交换的置换矩阵。

LU 分解有哪些应用？

LU 分解用于高效求解线性方程组 (Ax = b)、计算矩阵行列式、求逆矩阵以及分析数值稳定性。当求解具有相同系数矩阵但不同右端项的多个系统时，它特别高效，因为分解过程只需执行一次。

如何使用 LU 分解求解 Ax = b？

计算 PA = LU 后，求解 Ax = b 变为两步：首先利用前向替换求解 Ly = Pb（因为 L 是下三角矩阵，所以很简单），然后利用回代求解 Ux = y（因为 U 是上三角矩阵，所以很简单）。这种两步法在求解多个系统时比高斯消元快得多。

每个方阵都可以进行 LU 分解吗？

并非所有方阵在不使用主元选择的情况下都有 LU 分解。当且仅当矩阵的所有顺序主子式均不为零时，该矩阵才有 LU 分解。然而，通过部分主元选择 (PA = LU)，每个非奇异方阵都可以被分解。如果遇到零主元，奇异矩阵可能会失败。

其他资源

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由 miniwebtool 团队开发。更新日期：2026年2月18日

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