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hessenbergandQR
- 矩阵上hessenberg化及QR方法（带原点位移）
QR
- 矩阵全部特征值的QR方法，包括化一般矩阵为上Hessenberg阵，平面旋转阵(Givens变换阵)，用 Givens变换对上Hessenberg阵作QR分解，原点平移加速的QR方法等-Eigenvalue matrix of all the QR methods, including the general of the Hessenberg matrix array, planar array rotation (Givens transformation matrix), with the
hessenberg
- 把复矩阵上hessenberg化,再应用qr算法可以求矩阵的特征值和特征向量-Hessenberg based on the complex matrix, then apply the qr algorithm can find eigenvalues ??and eigenvectors
QR-decomposition
- QR分解法是目前求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法，一般矩阵先经过正交相似变化成为Hessenberg矩阵，然后再应用QR方法求特征值和特征向量。它是将矩阵分解成一个正规正交矩阵Q与上三角形矩阵R，所以称为QR分解法,-QR decomposition
Arnoldi
- 这个代码主要是有产生正交基的功能，同时产生一个上Hessenberg矩阵-This code is generated mainly orthogonal basis functions, while producing an upper Hessenberg matrix
HESSENBERG
- 用初等相似变换将一般实矩阵约化为上H矩阵,即hessenberg矩阵-Elementary similarity transformation will generally be reduced to the real matrix H matrix, the matrix that hessenberg
CHS
- 用初等相似变换将一般实矩阵化为上H矩阵。Hessenberg矩阵-With elementary similarity transformation will be on general matrix into H matrix.Hessenberg matrix
QR
- 自动识别矩阵规模，进行QR分解运算，采用HouseHolder变换做成上Hessenberg矩阵，然后通过Givens变换做QR分解。(The size of the matrix is automatically identified, the QR decomposition operation is performed, the HouseHolder transform is used to make the upper Hessenberg matrix, and then the Q
matlab数值特征值与特征向量计算 实例源程序代码
- 特征值与特征向量的计算 339 10.1 特征值问题概述 339 10.1.1 特征多项式 339 10.1.2 特征值范围估计 340 10.2 幂法及反幂法 341 10.2.1 幂法 341 10.2.2 幂法的加速 344 10.2.3 反幂法 350 10.2.4 混合幂法 352 10.3 实对称矩阵的Jacobi法 353 10.3.1 Givens变换 353 10.3.2 基本Jacobi法 358 10.