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

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4 {# `, M' s: p2 @1、矩阵分析(Matrixanalysis)        

6 _' C2 c  Z# M- B# g4 h1 Gdet 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   
9 h2 k- e7 J5 M1 F) U3 x   
2、线性方程(Linearequations)         

. c& e, f. J) [# m6 W  o' X
  Q: M" }" ~$ E! s5 a$ s. O( [3 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      
5 v- P/ Y$ x. |8 d  
3、特性值与奇异值(Eigenvalues andsingular values)      
   
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         

+ R% x2 l; ?9 X& ^1 H* l+ O
4、矩阵函数(Matrixfunctions)     
   
; ]6 T" W7 r  y) Lexpm 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         


' c" R1 Z* Z, R; f; e8 L4 F5、因式分解(Factorizationutility)  
; A' S! L& x0 d) {: y" E& U/ z      
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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