R和matlab中的qr函数

我有一个关于将 matlab 函数转换为 R 的问题，我希望有人能提供帮助。

matlab 和 R 中使用的标准 QR 分解称为 qr()。据我了解，用两种语言执行 qr 分解的标准方法是：

Matlab: [Q,R] = qr(A)满足QR=A

R:

z <- qr(A)
Q <- qr.Q(z)
R <- qr.R(z)

两者都为我提供了相同的结果，不幸的是，这不是我需要的。我需要的是这样的：

Matlab: [Q,R,e] = qr(A,0)它产生一个经济规模的分解，其中 e 是一个置换向量，因此 A(:,e) = Q*R。

回复： 没有线索

我尝试过比较[Q,R,E] = qr(A) with

z <- qr(A);
Q <- qr.Q(z);
R <- qr.R(z);
E <- diag(ncol(A))[z$pivot]

变量 Q 和 E 的结果似乎相同（但 R 的结果不同）。因此，根据定义的输入/输出，将会有不同的结果（这是有道理的）。

所以我的问题是：R中有没有一种方法可以在Matlab中模拟[Q,R,e]=qr(A,0)？

我曾尝试深入研究 matlab 函数，但它导致了一条漫长而曲折的无尽函数定义之路，我希望有一个更好的解决方案。

任何帮助将不胜感激，如果我错过了一些明显的事情，我深表歉意。

我认为差异归结于计算背后的数值库。默认情况下，Rqr函数使用（非常旧的）LINPACK https://en.wikipedia.org/wiki/LINPACK例行公事，但如果我这样做

z <- qr(X,LAPACK=T)

然后 R 使用 LAPACK 并且结果似乎与 MATLAB 的结果匹配（它可能也在下面使用 LAPACK）。无论哪种方式，我们都看到了预期的关系X:

z <- qr(X,LAPACK=F)
all.equal(X[,z$pivot], qr.Q(z)%*%qr.R(z), check.attributes=FALSE)
# [1] TRUE

z <- qr(X,LAPACK=T)
all.equal(X[,z$pivot], qr.Q(z)%*%qr.R(z), check.attributes=FALSE)
# [1] TRUE