Matlab矩阵函数和数值线性代数

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Matlab矩阵函数和数值线性代数

) V* Y2 n/ r( Q$ p1、矩阵分析(Matrixanalysis)        
8 ?. o: ~7 `; g) N5 F( ?
det 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   
   
1 j( u1 _1 ?+ U& [: W* \7 L( k5 W2、线性方程(Linearequations)         
5 [8 G3 d( H6 Y1 A7 G7 r

5 @7 C& ^# A) W; [; d2 S& W6 {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      
  
3、特性值与奇异值(Eigenvalues andsingular values)      
0 m+ }& @; ]* h4 N! @# Z( J! e   
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         
1 T& Q/ P' ?+ V' _
: o4 N4 w  _2 V% B
& m5 ?6 G5 K1 x$ x/ Q  m9 Q. O4、矩阵函数(Matrixfunctions)     
   
& c& c( U, K; J4 {expm 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         

& X0 P" e3 {  R5 s9 V. P% K
0 P, S* A8 U$ K, ~( ]5、因式分解(Factorizationutility)  
' [5 M& Q2 A; ]0 g      
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      

. j/ W( X, m  j5 \4 V

1 b, \1 m% V3 A3 Q, u! E
- r' J6 |$ H1 `! y0 d) g+ V

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