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Matlab矩阵函数和数值线性代数 . F; z1 F6 ~3 j: ~
2 ^6 V1 O7 g2 F& }7 s" a0 W7 y4 b7 o" u1、矩阵分析(Matrixanalysis) ; y) U. z# Z0 L- U
( q" G' @. G8 s, X3 ~4 ~& F: w4 Ddet 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 4 E% ? v1 k( [0 r/ ~$ f
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2、线性方程(Linearequations)
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( C# \/ ^/ t% d+ n# G0 M2 |chol 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
) b; C' r; D# r9 [# C( L4 E c! k* Q
" g# ~4 J! B7 D! G$ I: F! d3、特性值与奇异值(Eigenvalues andsingular values)
, E' v8 ?4 j7 \. P" s. C! O4 ~ % D) z! t9 V# I, U
condeig 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
6 \+ o3 I3 j5 R7 }4 a- X5 {% j
' Z4 q- y4 y& C. i/ t. O& \8 V$ [$ g$ q& O$ |8 w" S
4、矩阵函数(Matrixfunctions)
, B1 R8 O8 x, T7 {* g: F. l% X
! c, ^- v; e- C' qexpm 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 " Y$ N2 s: Z8 @9 S3 c. u p4 g' M3 y
1 K& S% U% J& j' Y# h8 E. J5 A; g
! A* a( U. d, b4 \% L! k, y9 T4 h- _5、因式分解(Factorizationutility) # n3 {) `9 m {5 t; r$ F
, u% r: R/ [: I
cdf2rdf 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
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发表于 2019-8-3 09:00
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