之后根据算法: An = Q1*R1; An+1 = R1*Q1 重复迭代即可。 "QR.m" 测试： 计算一个矩阵的特征值: 最后结果: ...

QR分解： 有很多方法可以进行QR迭代，本文使用的是Schmidt正交化方法 具体证明请参考链接 https://wenku.baidu.com/view/c2e34678168884868762d6f9.html 迭代格式 实际在进行QR分解之前一般将矩阵化为上hessnberg ...

作者：桂。 时间：2017-10-26 07:11:02 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7735016.html 前言 主要记录特征值分解的硬件实现思路。 一、实数矩阵转化 在FPGA运算中，对实数运算通常优于对复数运算 ...

https://blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/96274251?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-ta ...

文章目录： 1. 前言 2. LU三角分解 3. Cholesky分解 — LDLT分解 4. Cholesky分解 — LLT分解 5. QR分解 6. 奇异值分解 7. 特征值分解 参考博客： https://blog.csdn.net/hansry/article ...

引入问题：给定一个对角线非零的上三角矩阵\(M\)，求\(M^k\)，满足\(M\)的阶\(\le 500\)，\(k\le 10^9\)。 对998244353取模。 一个显而易见的算法是矩阵快速幂，然而是\(O(N^3\log k)\)的，无法通过本题。 一开始我想，既然是上三角矩阵 ...

更新： 29 JUL 2016 由QR方法知，求矩阵$A$的特征值，大多需要先将其三对角化（详细方法见徐树方先生的教材。此处外链一个例子），即 $$ T=Q^TAQ $$ 即找到正交矩阵$Q$使得$T$成为三对角矩阵。然而若$A$为大型稀疏矩阵，常用的方法如Householder ...

matlab求矩阵特征值和特征向量 ...