原文:QR分解迭代求特征值——原生python實現(不使用numpy)

QR分解: 有很多方法可以進行QR迭代,本文使用的是Schmidt正交化方法 具體證明請參考鏈接 https: wenku.baidu.com view c e d f .html 迭代格式 實際在進行QR分解之前一般將矩陣化為上hessnberg矩陣 奈何這個過程比較難以理解,本人智商不夠,就不做這一步了哈哈哈 迭代終止條件 看了很多文章都是設置一個迭代次數,感覺有些不是很合理,本來想采用A k ...

2018-11-08 09:13 0 1023 推薦指數:

查看詳情

QR分解矩陣全部特征值

QR算法矩陣全部特征值的基本思想是利用矩陣的QR分解通過迭代格式 將A=A1化成相似的上三角陣,從而求出矩陣A的全部特征值QR方法的計算步驟如下: 下面 ...

Mon Nov 16 13:35:00 CST 2015 0 5615
【matlab】 QR分解 矩陣的特征值

之后根據算法: An = Q1*R1; An+1 = R1*Q1 重復迭代即可。 "QR.m" 測試: 計算一個矩陣的特征值: 最后結果: ...

Mon May 28 23:18:00 CST 2018 0 3218
使用Python求解特征值特征向量及奇異值分解(SVD)

SVD也是對矩陣進行分解,但是和特征分解不同,SVD並不要求要分解的矩陣為方陣。假設我們的矩陣A是一個m×n的矩陣,那么我們定義矩陣A的SVD為:A=UΣVT 其中U是一個m×m的矩陣,Σ是一個m×n的矩陣,除了主對角線上的元素以外全為0,主對角線上的每個元素都稱為奇異,V是一個n ...

Thu Oct 18 22:15:00 CST 2018 0 1120
使用Python求解特征值特征向量及奇異值分解(SVD)

SVD也是對矩陣進行分解,但是和特征分解不同,SVD並不要求要分解的矩陣為方陣。假設我們的矩陣A是一個m×n的矩陣,那么我們定義矩陣A的SVD為:A=UΣVT 其中U是一個m×m的矩陣,Σ是一個m×n的矩陣,除了主對角線上的元素以外全為0,主對角線上的每個元素都稱為奇異,V是一個n ...

Thu Mar 12 05:07:00 CST 2020 0 1071
特征值分解(EVD)

特征值分解   設 $A_{n \times n}$ 有 $n$ 個線性無關的特征向量 $\boldsymbol{x}_{1}, \ldots, \boldsymbol{x}_{n}$,對應特征值分別為 $\lambda_{1}, \ldots, \lambda_{n ...

Sat Oct 02 23:55:00 CST 2021 0 837
講一下numpy的矩陣特征值分解與奇異值分解

1、特征值分解 主要還是調包: 特征值分解: A = P*B*PT 當然也可以寫成 A = QT*B*Q 其中B為對角元為A的特征值的對角矩陣,P=QT, 首先A得對稱正定,然后才能在實數域上分解, 故使用時應先將特征值轉換為矩陣 ...

Sat Nov 10 08:58:00 CST 2018 0 5292
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM