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Matrix_Calculations:线性方程组,特征值和特征向量,奇异值分解,最小二乘
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2021-04-09
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Matrix_Calculations 线性方程组 特征值和特征向量 奇异值分解 最小二乘法 目的 该项目旨在实现稠密矩阵的某些矩阵运算(稠密矩阵是具有零元素数量非常有限的矩阵。)包括求解线性方程组,查找矩阵的特征值和特征向量,求解最小二乘问题以及执行奇异值分解。 实现的矩阵由2D长双精度数组表示,对于大小小于10,000的矩阵应该足够了。 如果矩阵的大小很大,则矩阵元素应存储在多台计算机中,并且应该相应地修改所提及的操作的实现。 实施方式 在整个项目中,我将long double的数据类型定义为LDouble ,将LDouble *定义为LDPtr ,将unsigned int定义为MInt 。 家庭户 此类表示Householder矩阵,该矩阵由向量x生成,形式为H = I-beta * v * transpose(v),其中beta是一个恒定的实数。 令H * x为一个向量,则该向
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Matrix_Calculations-main.zip (13个子文件)
Matrix_Calculations-main
Matrix_Calculations
matrix_calculations.h 18KB
matrix_calculations.cpp 80KB
README.md 9KB
matrix_pictures
trapezoid.png 5KB
bi_diagonal.png 6KB
diagonal.png 5KB
general_upper_triangle.png 6KB
tri_diagonal.png 5KB
upper_hessenberg.png 6KB
upper_triangle.png 6KB
general_diagonal.png 6KB
real_schur.png 5KB
partial_upper_triangle.png 5KB
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行者无疆0622
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