视觉SLAM中的数学——解方程AX=b与矩阵分解：奇异值分解（SVD分解） 特征值分解 QR分解 三角分解 LLT分解前言在矩阵分解之前常用矩阵分解
本博客主要介绍在SLAM问题中常常出现的一些线性代数相关的知识，重点是如何采用矩阵分解的方法，求解线性方程组AX=B。主要参考了《计算机视觉——算法与应用》附录A以及Eigen库的方法。本博客可能不会对分解讲的特别深入，主要是想弄清楚各个分解的条件、分解结果以及应用（或特点）。并在最后探讨一下线性最小二乘问题。包括：1、三角分解（LU分解）2、QR分解3、特征值分解4、奇异值分解（SVD分解）5、LDLT分解6、LLT分解（Cholesky分解）
