搜索资源列表
SVD
- ％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法， ％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵， ％ 而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。 ％ 使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。用svd分解法解线性方程组，在Quke2中就用这个来计算图形信息，性能相当的好。在计算线性方程组时，一些不能分
NumericalLinearAlgebra
- 数值线性代数的Matlab应用程序包 共13个程序函数，每个程序函数有相应的例子函数一一对应，以*Example.m命名 程序名称 用途 Method 方法 GrmSch.m QR因子分解 classical Gram－Schmidt orthogonalization 格拉母－斯密特 MGrmSch.m QR因子分解 modified Gram－Schmidt iteration 修正格拉母－斯密特 householder.m QR因子分
homework(1)prog
- 数值分析课程中Householder变换法对n阶矩阵A作正交分解A=QR
333
- 用QR 法方程组合SVD分解进行最小二乘解方程组，并比较三种方法的稳定性以及准确性-Combined with the QR equation SVD decomposition least squares solution of equations, and compare the stability and accuracy of three methods
yibanshijuzhenqiyizhifenjie
- 一般实矩阵的奇异值分解，利用豪斯赫尔德变换及变形QR算法对一般实矩阵进行奇异值分解。-A general real matrix singular value decomposition, the use of house Herder transformation and deformation of a general real matrix QR algorithm for singular value decomposition.
lsqr
- lsqr.m 基于QR正交分解的最小二乘法-lsqr.m QRLS............................
QRR
- QR算法，用于分解一个矩阵成正交矩阵和上三角矩阵的乘积-QR algorithm for decomposing a matrix into orthogonal matrices and upper triangular matrices
HQR
- 用householder变换法求矩阵A的正交分解A=QR -Householder transform matrix A orthogonal decomposition A = QR
MatrixFullRank
- CPU和GPU上的利用CUDA实现矩阵的LU、QR和全秩分解、以及一些矩阵变换和运算程序。-On the CPU and GPU matrix by using CUDA, LU, QR, and full rank decomposition, as well as some matrix transformation and operation procedures.
Real-matrix-decompositi
- 利用Householder变换及变换QR算法对一般实矩阵进行奇异值分解。-Real matrix singular value decomposition of general procedures
SVD_and_SDD
- 此为比较奇异值分解的算法，QR分解法和分而治之法，并带入了Lapack的选择控制的接口程序，方便在matlab下实用这两种不同的算法进行比较-the algorithm about the decomposition of singular value of matrix comparing the different algorithm in the lapack QR and divide and conquer (DAC)
LuQrmatrix-decomposition
- 完成关于矩阵分解的LU、QR（Gram-Schmidt）、Orthogonal Reduction (Householder reduction 和Givens reduction)程序实现，要求如下： 1、一个综合程序，根据选择参数的不同，实现不同的矩阵分解； 2、可以用matlab等编写程序，需附上简单的程序说明，比如参数代表什么意思，输入什么，输出什么等等； 不能为直接调用matlab等函数库；-Complete LU decomposition on the matrix
matrix-factorial
- 要求完成课堂上讲的关于矩阵分解的LU、QR（Gram-Schmidt）、Orthogonal Reduction (Householder reduction 和Givens reduction)程序实现，要求如下： 1、一个综合程序，根据选择参数的不同，实现不同的矩阵分解； 2、可以用matlab等编写程序，需附上简单的程序说明，比如参数代表什么意思，输入什么，输出什么等等； 3、一定是可执行文件，不能是word或者txt文档。附上源代码，不能为直接调用matlab等函数库
lansvd
- PROPACK中的奇异值算法，先上对角化，载用隐式QR迭代进行分解-PROPACK singular value decomposition, the first on the diagonal, contained implicit iteration QR decomposition
4MUAV
- 用householder变化以及变形qr算法对一般实矩阵进行奇异值分解-Singular value decomposition for general real matrices with Householder and QR algorithm