概述
7 矩阵函数和数值线性代数(Matrix functions-numerical linear algebra)
7.1 矩阵分析(Matrix analysis)
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
7.2 线性方程(Linear equations)
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
7.3 特性值与奇异值(Eigenvalues and singular 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
7.4 矩阵函数(Matrix functions)
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
7.5 因式分解(Factorization utility)
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
本文转载自:CSDN博客
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最后
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