Число обусловленности для инверсии
возвращает число обусловленности 2-нормы для инверсии, равной отношению самого большого сингулярного значения C
= cond(A
)A
к самому маленькому.
rcond
более эффективный, но менее надежный, метод оценки условия матрицы по сравнению с cond
.
Алгоритм для cond
имеет три части:
Если p = 2
то cond
использует сингулярное разложение, обеспеченное svd
найти отношение самых больших и самых маленьких сингулярных значений.
Если p = 1
Inf
, или 'fro'
то cond
вычисляет число обусловленности с помощью соответствующей нормы входной матрицы и ее инверсии с norm(A,p) * norm(inv(A),p)
.
Если входная матрица разреженна, то cond
игнорирует любой задал p
значение и вызовы condest
.