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

* h. G' q4 \" S1、矩阵分析(Matrixanalysis)        
+ m! k1 j' ~% w( ?) l, A
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   
! c; t  D9 i  j( D4 F% E   
2、线性方程(Linearequations)         
0 A1 d" v) R) w$ \6 D/ [

4 {# R: b7 I$ \( R+ K, r+ S! w2 Lchol 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)      
   
  w, D1 X  t+ E* E3 l1 P  Fcondeig 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         
4 n' W" @4 t) z+ o1 i' Q6 [% b! s# O
* {+ G# S2 R. }, b$ e" |/ }! ?" z) e
+ P& ~' u( I% `) U# k/ M4、矩阵函数(Matrixfunctions)     
   
0 K* c# Q4 g+ Q2 kexpm 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         

# @, x. X5 }; B# u3 p
5、因式分解(Factorizationutility)  
      
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      


* }& r1 n, F. u, D) o4 e! D3 f

xixihahaheihei

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