在QR分解上应用大型矩阵

Question

我必须在特征库上将MATLAB代码转换为C ++，但我在QR分解时遇到了一些问题，matlab有一个函数：

[Q,R]=qr(A,0); // A is m-by-n

它产生经济规模分解。如果m>n，则只计算n的第一列Q和n行的R行。如果m<=n，则与[Q,R]=qr(A)相同。

我试图在特征库上计算它。但是A是20000x1000，所以在QR分解时总会有应用程序崩溃。我不知道如何在特征或其他方式上产生经济规模分解。

如何将[Q,R]=qr(A,0)转换为C ++ / Eigen？

Answer 1

MatrixXd A(m,n);    
HouseholderQR<MatrixXd> qr;  
qr.compute(A);  
temp= qr.matrixQR().triangularView<Upper>();  
Q= qr.householderQ() * Eigen::MatrixXd::Identity(m, n); 
R=temp.topRows(n);