搜索资源列表
矩阵所有运算
- 矩阵的转置、行列式、秩，逆矩阵求法，矩阵的三角分解、qr分解，对称正定矩阵的乔里斯基分解及行列式值，奇异值分解，广义逆的奇异值分解，矩阵特征值与特征向量的各种计算方法-all kinds of computational method of transposition of matrix, determinant, rank, inverse of matrix,triangle decomposition, qr decomposition, cholesky decomposition an
eig_qr
- 使用QR分解方法计算矩阵特征值的matlab源码
QR_LU_Eigenvalue
- 包括使用修正Gram-Schmit算法实现QR分解，自编LU分解、利用幂法和反幂法计算矩阵最大和最小特征值的程序。例外附有使用这些算法的例子供参考。 QR decomposition algorithm based on modified Gram-Schmit LU decomposition algorithm algorithm used to find maximum and minimum eigenvalue based on power and inverse power meth
QR_tezheng
- 包含QR分解法和QR法求解矩阵的特征值和特征向量-QR
Eigenvalue
- 用QR分解来求矩阵的全部特征值 包括：QR分解，矩阵转置，；矩阵求逆，矩阵相乘，最后迭代得出特征值-With QR decomposition to the full matrix eigenvalue include: QR decomposition, matrix transpose, matrix inversion, matrix multiplication, and finally reached eigenvalue iteration
double_QR
- 运用双线性QR分解法求矩阵特征值及特征向量，并含有QR分解法子程序-Use of bilinear matrix QR decomposition method for eigenvalue and eigenvector and contains procedures for QR decomposition method
QR
- 带双步位移的QR分解法求解矩阵的特征值和特征向量-With two-step displacement of the QR decomposition method for solving matrix eigenvalue and eigenvector
QR
- 矩阵全部特征值的QR方法，包括化一般矩阵为上Hessenberg阵，平面旋转阵(Givens变换阵)，用 Givens变换对上Hessenberg阵作QR分解，原点平移加速的QR方法等-Eigenvalue matrix of all the QR methods, including the general of the Hessenberg matrix array, planar array rotation (Givens transformation matrix), with the
CLAPACK3-Windows
- LAPACK是用Fortran90和规定套路解决系统同步线性方程组，最小二乘解线性方程组，特征值问题，以及奇异值问题。相关的矩阵分解（陆，乔莱斯基，快速反应，分解，舒尔，广义Schur ）也提供了，因为有关的计算，如重新安排的舒尔分解和估计条件号码。致密带状矩阵的处理，而不是一般稀疏矩阵。在所有领域，类似的功能是提供真正的和复杂的矩阵，在单，双精度-LAPACK is written in Fortran90 and provides routines for solving systems o
all_source_files
- 带双步的QR分解方法求所有特征值，以及反幂法求解对应特征向量-two-steps-qr-descomposure to solve all eigenvalues of a matrix. and antipower method to solve a engenvector correspongding to the eigenvalue
qrtrannnn
- 功能：对矩阵A的左上角的m阶对角块作QR变换：先用Givens变换作QR分解A=QR， 再作相似变换A:=Q AQ=RQ. 输入: n阶HessenbergA，其中A(m+1,m)=0,m>2. 输出: 变换后的Hessenberg形矩阵A. 2 用基本QR算法求实方阵的全部特征值.-Function: the upper left corner of the matrix A, diagonal blocks of order m to QR transfor
geteig
- 利用现将矩阵变为上贺申伯矩阵，在利用QR分解的方法求任意矩阵的特征值-Hesien by now on the matrix into matrix, QR decomposition in the use of any method for solving matrix eigenvalue
Decomposition_QR
- QR分解法是三种将矩阵分解的方式之一。这种方式，把矩阵分解成一个正交矩阵与一个上三角矩阵的积。QR 分解经常用来解线性最小二乘法问题。QR 分解也是特定特征值算法即QR算法的基础。-QR decomposition are the three ways of decomposition of the matrix. In this way, the matrix decomposition into an orthogonal matrix and an upper triangular mat
QR-algorithm-for-matrix-value
- 带双步位移的QR分解求特征值算法（C语言版）。-the QR decomposition algorithm for the characteristic value
QR
- QR.rar为QR分解求解一维及二维Laplace特征值问题-QR.rar the QR decomposition for solving one-dimensional and two-dimensional Laplace eigenvalue problem
qr
- 利用qr分解求矩阵的特征值-use qr fenjie qiu tezz
eigen-QR
- C++矩阵QR分解方法，同时求出对应的特征值和实特征值对应的特征向量-QR for solving the eigenvalues and eigenvectors
SVD_C++
- C++实现矩阵的SVD分解，矩阵基本运算“+，-，*，/”，三角分解，QR分解，矩阵显示，矩阵转置，矩阵特征值与特征向量运算. 并在 Source.cpp中附有使用例子代码，方便读者快速上手。 经本人测试，完全可以运行，放心使用。 对于SVD分解，经过与matlab中结果对比，发现，当矩阵的列数>=行数时，基本没问题。(Using C++ language realizes the SVD decomposition of matrix,as well as the basic o
QR分解求矩阵特征值特征向量 C语言
- QR分解计算矩阵特征值、特征向量的 C语言实现(QR decomposition to calculate matrix eigenvalues and eigenvectors by C language)
matlab数值特征值与特征向量计算 实例源程序代码
- 特征值与特征向量的计算 339 10.1 特征值问题概述 339 10.1.1 特征多项式 339 10.1.2 特征值范围估计 340 10.2 幂法及反幂法 341 10.2.1 幂法 341 10.2.2 幂法的加速 344 10.2.3 反幂法 350 10.2.4 混合幂法 352 10.3 实对称矩阵的Jacobi法 353 10.3.1 Givens变换 353 10.3.2 基本Jacobi法 358 10.