搜索资源列表
cholesky
- 楚列斯基分解希尔伯特矩阵，并求出残差和误差，以及条件数-cholesky
123
- 123均值为0.6、方差为0.1的5阶正态分布随机矩阵。 3. 建立一个4阶希尔伯特矩阵并求其伴随矩阵和逆矩阵 -QW
SolveEq
- 一般方法求希尔伯特矩阵的对应的线性方程组的解法，并探讨其准确性-General method for solving Hilbert matrix corresponding to the solution of linear equations, and to investigate the accuracy
powerMethod
- 这个Fortran程序的目的是按照幂法计算希尔伯特矩阵的本征值，其可以用来作为计算数学课堂上的测试程序。-This Fortran code is used to calculate the eigenvalues of Hilbert Matrix, which also can be worked as text program in computational mathematics.
qinkaili_3_homework1
- 系数矩阵为希尔伯特矩阵，雅可比迭代和SOR迭代-The coefficient matrix for the Hilbert matrix, Jacobi iteration and SOR iterative
Hilbert
- 希尔伯特曲线的matlab程序，我们采用矩阵的方法来画希尔伯特曲线-Hilbert curve matlab procedures, we use the matrix method to draw Hilbert curve
线性方程组计算
- 利用高斯消元法法求解病态矩阵——hilbert 矩阵的线性方程组。通过条件数分析，找出误差较大的原因。再利用 Jacobi 迭代方法、G-S 迭代方法和 SOR 迭代法做了进一步探究。另外，作为要求之外的，还使用共轭梯度法来求解方程以来进行对比，并利用Tikhonov 正则化的方法改善矩阵的条件数，来减小误差。(The Gauss elimination method is used to solve the linear equations of the ill conditioned mat
希尔伯特矩阵
- 生成希尔伯特矩阵的Fortran代码，经验证结果吻合。
核函数主成分分析KPCA
- 在多元统计领域中，核函数主成分分析(kernel principal component analysis, kernel PCA)是利用核函数方法技术对主成分分析(PCA)的扩展。使用核函数使原PCA的线性操作是在一个复制的内核希尔伯特空间中执行的。 KPCA的运算步骤势在PCA之前首先对数据进行kernel变换 ，再求相关系数矩阵。(In the field of multivariate statistics, kernel principal component analysis (ke