NIKX-Tech/numx

linalg: QR decomposition (Householder)

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#82 geöffnet am 11. Juli 2026

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Beschreibung

Add numx_qr_decompose to the linalg module: QR decomposition via Householder reflections, bounded by NUMX_MAX_MAT_ROWS/NUMX_MAX_MAT_COLS like the rest of linalg (see numx_lu_decompose and numx_cholesky_decompose, #51, for the established style of matrix decomposition functions in this codebase).

Follow CONTRIBUTING.md exactly: full Doxygen header, NULL-checks, numx_status_t return, all four deliverables (header, impl, test, docs page). Test against known QR examples and verify Q is orthogonal (Q^T Q = I) and QR reconstructs the original matrix, following the same reconstruction-test pattern #51 used for Cholesky (test_cholesky_decompose_residual_reconstruction in tests/test_linalg.c).

Contributor Guide

Research-Richtung
Studieren Sie die bestehenden Implementierungen von numx lu decompose und numx cholesky decompose hinsichtlich Stil und Struktur. Implementieren Sie den Householder QR Zerlegungsalgorithmus, begrenzt durch NUMX MAX MAT ROWS und NUMX MAX MAT COLS. Schreiben Sie Unit Tests, die überprüfen, dass Q orthogonal ist (Q^T Q = I) und dass QR die ursprüngliche Matrix rekonstruiert. Befolgen Sie CONTRIBUTING.md für die Liefergegenstände.
Tech Stack
c
Domain
backend
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
CLinear algebra (QR decomposition)
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
70