MATLAB8：矩阵的合并分解
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A，B的维度要一样
cat(dim,A,B) 合并矩阵A和B。当dim=1时按行（竖直）合并，当dim=2时按列（水平）合并
horzcat(A,B) 类似于cat(2,A,B)，按列合并矩阵
vertcat(A,B) 类似于cat(1,A,B)，按行合并矩阵
blkdiag(A,B,…,N) 用多矩阵构造块对角化矩阵，主对角线分别为A、B、…、N，其余为0，维度大小为各矩阵之和
R=chol(X) 对称正定矩阵的Cholesky分解，X为对称正定矩阵，R为上三角矩阵，且满足X=R’ * R（它要求矩阵的所有特征值必须大于零，故分解的下三角的对角元也是大于零的。）
[R,p]=chol(X) X为正定矩阵时，与上相同且p=0；X为非正定矩阵时，p为正整数，R为上三角矩阵且阶数为p-1，且满足X(1:p-1,1:p-1)=R’ * R
[L,U]=lu(X) 将矩阵X分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U，且X=L*U
[L,U,P]=lu(X) 将矩阵X分解为下三角矩阵L、上三角矩阵U和置换矩阵P，且PX=LU
Y=lu(X) 将矩阵X分解，上三角矩阵和下三角矩阵合并在矩阵Y中，其对角元素为上三角矩阵的对角元素，即Y=L+U-I，置换矩阵信息丢失。
