在工程计算与科学领域，矩阵分解技术至关重要。今天咱们聊聊LU分解，它能将一个矩阵拆解为下三角矩阵(L)和上三角矩阵(U)的乘积。这种分解方式不仅简化了复杂方程组的求解过程，还提升了运算效率！💻✨

在Matlab中，`lu()`函数是实现LU分解的利器。不过，直接调用时你会发现，有时会额外出现一个置换矩阵P，这是为了提高数值稳定性引入的列交换操作（即PA=LU）。💡🔍

那么问题来了，如何通过Matlab代码理解这个过程呢？首先定义你的目标矩阵A，然后运行`[L,U,P]=lu(A)`。你会得到三个矩阵：L是下三角矩阵；U是上三角矩阵；而P则记录了列交换的信息。这一步骤对于处理病态矩阵尤其重要哦！👀📈

最后，别忘了验证结果是否正确：检查一下PA是否真的等于LU吧！👏🎉

Matlab学习 LU分解 数值计算