用doolittle法分解矩阵a

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 01:28:02
用doolittle法分解矩阵a
线性方程组ax=b其系数矩阵满足什么时,可对a进行LU分解(Doolittle分解)

一个很常用的充分条件是当n阶矩阵a的前n-1阶顺序主子式都非零的时候存在唯一的Doolittle分解用Gauss消去法和归纳法容易证明

用MATLAB 怎样对矩阵的LU分解?急,

[LU]=lu(A)%A为方阵再问:这个我知道,我是想问你这个LU分解的程序,可以帮帮我编写这程序吗?再答:建议参考该函数的m文件再问:找到里面的,可好像不是,你把m文件发给我下,帮帮忙,谢谢再答:下

编一个程序,用C++实现矩阵的cholesky分解

给,下面是Cholesky分解法的C++经典算法://-------------------------------------------------------------------//Chol

Doolittle 分解唯一性的条件是什么

不要求可逆的,分解唯一的条件是顺序主子式从1到n-1阶都不能等于0,这样可以保证LDR分解唯一,也就是Doolittle分解唯一,至于算法,最快的是数学软件,手算的话,建议观察逐步推进,没有其他捷径.

为什么正交矩阵一定可以特征值分解?

1."正交矩阵的特征值只能是1或者-1"这个是严重错误!随便给你个例子0100011002."是什么保证了它有足够的特征向量使得它一定可以特征值分解"本质上讲正交矩阵是正规矩阵,所有的正规矩阵都可以酉

对矩阵x进行QR分解和LU分解,

为了求解线性方程组,我们通常需要一定的解法.其中一种解法就是通过矩阵的三角分解来实现的,属于求解线性方程组的直接法.在不考虑舍入误差下,直接法可以用有限的运算得到精确解,因此主要适用于求解中小型稠密的

关于矩阵的LU分解矩阵只有唯一LU分解的条件?矩阵有LU分解的条件?矩阵没有LU分解的条件?分别是什么?

设矩阵A是n阶方阵,那么如果A的1到n-1阶主子式都非零,那么矩阵A存在LU分解.如果矩阵A存在LU分解且A非奇异,那么LU分解唯一.详见Golub和VanLoan的MatrixComputation

矩阵分解中为什么叫QR分解?

你说的没错,本来应该用O代表正交矩阵.这样的话,不是容易和零矩阵混淆了吗?用Q代指好了.

矩阵奇异值分解手工算法

当然是可以的.如果A=USV'是精简的奇异值分解,也就是说S是r阶非奇异的方对角阵,这里r是A的秩,U和V分别是两个正交阵(或酉阵)的r列.那么先计算出A'A的谱分解A'A=Q*D*Q',要求D中特征

矩阵理论的QR分解

QR分解即是将矩阵分解为正交阵和上三角阵的乘积,严格表述如下:设A为一个n级实矩阵,且|A|≠0,则A=QT.其中Q为正交阵,T为上三角阵,且分解唯一.证明如下:(1)设A=(aij),它的n个列向量

Doolittle

空袭东京是指在第二次世界大战期间太平洋战争中1942年4月18日美国派出轰炸机由吉米·杜立特中校指挥16架B-25米切尔式轰炸机轰炸日本本土包括首都东京在内的几座城市.以作为对1941年12月7日日军

这个矩阵怎么分解?

第一计算Q的所有特征值第二计算输入各个特征值的特征向量第三把输入各个特征值的特征向量在各个特征子空间内施密特正交化就是写成对角化的形式第四就自己化简一下再问:请问第三步是什么意思?再答:学长只能帮你到

doolittle分解 二分法求根matlab

A=[123-4-2;-3-4-12135;2100-310;4149-137];%A为系数矩阵fori=2:4forj=i:5fork=1:(i-1)A(i,j)=A(i,j)-A(i,k)*A(k

用MATLAB编写矩阵A的LU分解程序.

里面有自带的LU分解函数,你可在帮助文档搜索LU给你一个我自己写的LU分解函数function[myl,myu,x]=MYLU(A,b)%依据《现代电力系统分析》编制的LU分解程序.%matlab自带

将可逆矩阵分解成初等矩阵乘积的形式

和矩阵求逆一样,初等行变换,每做一个初等变换就相当于乘以一个初等矩阵.当已知矩阵化成单位矩阵时,所有的初等矩阵都出来了,分别求出它们的逆,即得.

高斯列主元素消去法怎么做和矩阵的三角分解中L怎么求的

顺序消元法知道不?高斯消元法就是每次消元的时候都把对应变量最大的系数换行到对应行.例如,第二个未知数,则把第二列最大的那一行换到第二行.三角分解?还是关于求线性方程组的吗?那么L矩阵的对焦线全为1,其

因子分析 协方差矩阵分解

\Sigma是个对称矩阵,而对称矩阵可以通过正交矩阵对角化.可以看一下二次型的内容,就是如何把一个(实的)二次型写成规范型.再问:лл����Ϊûѧ������͵����ݣ��������ڿ����ұ