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Matlab矩阵函数和数值线性代数

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发表于 2019-8-3 09:00 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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Matlab矩阵函数和数值线性代数
% C! z& f$ W: G( @1 V5 N: H- e

1 z9 {3 U& h2 x5 ^1、矩阵分析(Matrixanalysis)        # W3 ?' M$ z) S0 R" K. r9 d

/ l! c8 e$ I0 j# o# r  Idet 行列式的值        norm 矩阵或向量范数        normest 估计2 范数         null 零空间         orth 值空间         rank 秩         rref 转换为行阶梯形         trace 迹         subspace 子空间的角度   
& s8 O% @  N% S   , t9 h/ W  [) v1 C$ G% D6 B5 A
2、线性方程(Linearequations)         , K) Q7 L( R. U- ]: `

( K9 V  [% W6 b8 E6 f3 d

, {& u) h; j8 c- Qchol Cholesky 分解        cholinc 不完全Cholesky 分解         cond 矩阵条件数         condest 估计1-范数条件数        inv 矩阵的逆        lu LU 分解        luinc 不完全LU 分解         lscov 已知协方差的最小二乘积        nnls 非负二乘解        pinv 伪逆        qr QR 分解        rcond LINPACK 逆条件数        \、/ 解线性方程      
6 A5 m6 D7 S9 K3 B1 U  
7 M% ~3 c4 o) I: V; m; f3、特性值与奇异值(Eigenvalues andsingular values)      0 h1 U) d# t! Q. y# @: }
   
8 q6 K( J  [% Ncondeig 矩阵各特征值的条件数        eig 矩阵特征值和特征向量        eigs 多个特征值        gsvd 归一化奇异值分解        hess Hessenberg 矩阵        poly 特征多项式        polyeig 多项式特征值问题        qz 广义特征值        schur Schur 分解        svd 奇异值分解        svds 多个奇异值         
+ k. ^+ k0 W, A) C9 J$ ^) y6 Y9 ^) Z) g. ^. v1 F& Q

0 x; ]- Y2 l* q! j$ I4 e( G' n4、矩阵函数(Matrixfunctions)     , z" b4 e. `" h* p, h
   
) P# x: _3 S2 L$ _- ~( ~0 Y' m3 wexpm 矩阵指数        expm1 矩阵指数的Pade 逼近         expm2 用泰勒级数求矩阵指数         expm3 通过特征值和特征向量求矩阵指数        funm 计算一般矩阵函数        logm 矩阵对数        sqrtm 矩阵平方根         + e" `# V- D$ w: C4 e9 K
1 \1 J; }$ j, M- R- M. X: P. y) d
8 z! B4 E4 y( D, d+ @$ Z
5、因式分解(Factorizationutility)  
/ B( d$ }7 j" u1 W1 p8 ^. m      
/ E4 u7 Z$ i; ^6 K" e% o3 c1 k% A% ]1 H) xcdf2rdf 复数对角型转换到实块对角型        balance 改善特征值精度的平衡刻度        rsf2csf 实块对角型转换到复数对角型      
* K; Y1 d: `$ E( A
7 ~: W: |7 B! X5 p* ^- v* X

, V. q, L% z  z& K- I8 F
- B# f0 X5 t6 S6 m; x3 i% Q/ h" X1 u! v7 a5 ]# T8 C/ |1 J
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