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Matlab矩阵函数和数值线性代数 $ |( P, {7 k c2 W
, _- z8 x$ k+ t8 I4 D" k* B+ ~- a1、矩阵分析(Matrixanalysis) 7 U1 A/ T3 r% K c# ?7 S$ T
4 J$ j$ g* r, F& y/ i
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 2 l! g+ W" ]- Y! Q8 O4 \
4 f+ S7 K$ d$ s8 e: B6 ~. n4 r2、线性方程(Linearequations) ' \4 x% C4 a/ P5 l9 O: Z
* a, q' s- \" T6 r% c4 b- z- W9 j
; l m) L1 `; ?2 M' Kchol 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 : G9 y; b) I9 i8 q8 l
' W4 ]0 D; X: g- \3、特性值与奇异值(Eigenvalues andsingular values) * T- p+ z$ v( J6 r. A3 a6 ~# \
7 |/ I% [+ w6 p1 Zcondeig 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
, c7 R1 V1 t E D- Y( R
- f5 t [) H4 R( t2 c2 r e5 D& F2 q& ^& j9 I; }
4、矩阵函数(Matrixfunctions)
& i, E# Z- ^' X8 T2 C% e8 ^! q) {
4 m3 b( F( \( h+ P: f; @5 p/ vexpm 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
/ R+ D% X. J+ Y4 J8 Z& G6 n% L! z. p, |4 P
; n% O9 W' g2 c; q
5、因式分解(Factorizationutility)
* { H! a& W% Y! x# {. t6 g! b
7 J5 c5 d% [: a" y* }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 + r- ]0 o4 I* O" n- H x: K* N; p- S
5 U& D* T0 {: Q a: x5 k5 K' {/ }
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