在处理稀疏矩阵时，matlab中的矩阵求逆是困难的

Question

我实现了一个与稀疏矩阵求逆有关的算法。

代码：

kapa_t=phi_t*F_x'*(inv(inv(R_t)+F_x*phi_t*F_x'))*F_x*phi_t;

我在matlab中写下代码。它给了我一个警告矩阵接近单一或严重缩放。结果可能不准确。 RCOND = 4.419037e-18 ..但根据我的算法矩阵求逆是重要的部分。所以，我正在尝试搜索矩阵反演的一些有效方法。所以我发现这个链接how to compute inverse of a matrix accurately?
所以我改变了我的代码作为建议。

kapa_t=phi_t*F_x'*(inv(inv(R_t)+F_x*phi_t*F_x'))\F_x*phi_t;

之后我得到一个错误使用\ Matrix尺寸必须同意。

EKF_SLAM_known中的错误（第105行）kapa_t = phi_tF_x'（inv（inv（R_t）+ F_xphi_tF_x'））\ F_x * phi_t;

我使用的算法是

这里的行号：8的算法相当于代码kapa_t = phi_tF_x'（inv（inv（R_t）+ F_xphi_tF_x'））F_xphi_t;

我应该怎么做我的代码来摆脱这个警告。

Answer 1

kapa_t=phi_t*F_x'*(inv(inv(R_t)+F_x*phi_t*F_x'))\F_x*phi_t;

应该

kapa_t=phi_t*F_x'*((inv(R_t)+F_x*phi_t*F_x')\F_x)*phi_t;

当A \ B是正方形时，inv(A) * B算子大致相当于A，因此你不需要外部的inv。