QR算法求矩阵全部特征值的基本思想是利用矩阵的QR分解通过迭代格式 将A=A1化成相似的上三角阵,从而求出矩阵A的全部特征值。 QR方法的计算步骤如下: 下面 ...
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 c e d f .html 迭代格式 实际在进行QR分解之前一般将矩阵化为上hessnberg矩阵 奈何这个过程比较难以理解,本人智商不够,就不做这一步了哈哈哈 迭代终止条件 看了很多文章都是设置一个迭代次数,感觉有些不是很合理,本来想采用A k ...
2018-11-08 09:13 0 1023 推荐指数:
QR算法求矩阵全部特征值的基本思想是利用矩阵的QR分解通过迭代格式 将A=A1化成相似的上三角阵,从而求出矩阵A的全部特征值。 QR方法的计算步骤如下: 下面 ...
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: ...
SVD也是对矩阵进行分解,但是和特征分解不同,SVD并不要求要分解的矩阵为方阵。假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵,那么我们定义矩阵A的SVD为:A=UΣVT 其中U是一个m×m的矩阵,Σ是一个m×n的矩阵,除了主对角线上的元素以外全为0,主对角线上的每个元素都称为奇异值,V是一个n ...
SVD也是对矩阵进行分解,但是和特征分解不同,SVD并不要求要分解的矩阵为方阵。假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵,那么我们定义矩阵A的SVD为:A=UΣVT 其中U是一个m×m的矩阵,Σ是一个m×n的矩阵,除了主对角线上的元素以外全为0,主对角线上的每个元素都称为奇异值,V是一个n ...
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 ...
特征值分解 设 $A_{n \times n}$ 有 $n$ 个线性无关的特征向量 $\boldsymbol{x}_{1}, \ldots, \boldsymbol{x}_{n}$,对应特征值分别为 $\lambda_{1}, \ldots, \lambda_{n ...
1、特征值分解 主要还是调包: 特征值分解: A = P*B*PT 当然也可以写成 A = QT*B*Q 其中B为对角元为A的特征值的对角矩阵,P=QT, 首先A得对称正定,然后才能在实数域上分解, 故使用时应先将特征值转换为矩阵 ...