NIKX-Tech/numx

linalg: QR decomposition (Householder)

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#82 aperta il 11 lug 2026

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Descrizione

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).

Guida contributor

Direzione di ricerca
Studia le implementazioni esistenti di numx lu decompose e numx cholesky decompose per stile e struttura. Implementa l'algoritmo di decomposizione QR di Householder, limitato da NUMX MAX MAT ROWS e NUMX MAX MAT COLS. Scrivi test unitari che verificano che Q sia ortogonale (Q^T Q = I) e che QR ricostruisca la matrice originale. Segui CONTRIBUTING.md per i deliverable.
Tech stack
c
Dominio
backend
Tipo issue
Funzionalità
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-2 giorni
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
CLinear algebra (QR decomposition)
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
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