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[Feature Request] QR Matrix Decomposition using Gram-Schmidt

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
fsharp
Área
tooling

Línea de trabajo

Comienza localizando el punto de entrada existente para la descomposición QR basada en Householder en el repositorio FSharp.Stats y revisando su API y sus pruebas, ya que no se indican archivos específicos. Determina cómo debería exponer una opción para Gram-Schmidt las distintas dimensiones de Q y R, y añade cobertura que demuestre ambos métodos y las formas esperadas de las matrices.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

enhancement

Introduce an option to utilize the Gram-Schmidt process for QR matrix decomposition alongside the existing Householder transformation method. This would allow users to choose the decomposition method based on their specific requirements, providing flexibility and potentially improving the overall usability of the library.

The Gram-Schmidt process and the Householder transformation are both methods used for QR matrix decomposition, but they differ in their computational approach and resulting matrix dimensions:

  1. Gram-Schmidt Process:

    • Input: An $( m \times n $) matrix, where $m$ is the number of rows and $n$ is the number of columns.
    • Output: Two matrices $Q$ and $R$, where $Q$ is an $m \times n$ orthogonal matrix (i.e., $Q^TQ = I$) and $R$ is an $n \times n$ upper triangular matrix.

  2. Householder Transformation:

    • Input: An $m \times n$ matrix, where $m$ is the number of rows and $n$ is the number of columns.
    • Output: Two matrices $Q$ and $R$, where $Q$ is an $m \times m$ orthogonal matrix (i.e., $Q^TQ = I$) and $R$ is an $m \times n$ upper triangular matrix.

In summary, the main difference lies in the dimensions of the orthogonal matrix $Q$: Gram-Schmidt produces an $m \times n$ orthogonal matrix, while the Householder transformation yields an $m \times m$ orthogonal matrix.

Lenguaje dominante
F#
Estrellas
228
Forks
58
Merge medio
5 d 13 h
PR fusionados (30 d)
2

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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