Matlab矩阵函数和数值线性代数

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Matlab矩阵函数和数值线性代数

- b6 w/ K/ b* X) @$ @9 J2 h1、矩阵分析(Matrixanalysis)        
6 f- R, r$ n2 H1 d6 d/ O
det 行列式的值        norm 矩阵或向量范数        normest 估计2 范数         null 零空间         orth 值空间         rank 秩         rref 转换为行阶梯形         trace 迹         subspace 子空间的角度   
   
2、线性方程(Linearequations)         
& M0 b2 j. V- F( t" g& ^
- I0 a$ `3 c. N  W* l0 e. Z. O
chol Cholesky 分解        cholinc 不完全Cholesky 分解         cond 矩阵条件数         condest 估计1-范数条件数        inv 矩阵的逆        lu LU 分解        luinc 不完全LU 分解         lscov 已知协方差的最小二乘积        nnls 非负二乘解        pinv 伪逆        qr QR 分解        rcond LINPACK 逆条件数        \、/ 解线性方程      
7 O2 S% J* @9 f! |1 A$ c7 j6 R3 [  
: m/ L" E1 x  \4 f9 H* C; R6 y3、特性值与奇异值(Eigenvalues andsingular values)      
   
condeig 矩阵各特征值的条件数        eig 矩阵特征值和特征向量        eigs 多个特征值        gsvd 归一化奇异值分解        hess Hessenberg 矩阵        poly 特征多项式        polyeig 多项式特征值问题        qz 广义特征值        schur Schur 分解        svd 奇异值分解        svds 多个奇异值         
4 L; ~4 f& B. l2 I
% r3 U# `. j3 j
( U# A: e9 g" o! |0 S5 ~- M. i4、矩阵函数(Matrixfunctions)     
   
expm 矩阵指数        expm1 矩阵指数的Pade 逼近         expm2 用泰勒级数求矩阵指数         expm3 通过特征值和特征向量求矩阵指数        funm 计算一般矩阵函数        logm 矩阵对数        sqrtm 矩阵平方根         
; r" |/ Y2 F( ]- S! Z

, m+ h2 q" M' ^# l5、因式分解(Factorizationutility)  
      
5 q/ c! d4 z1 X' f+ |% Ucdf2rdf 复数对角型转换到实块对角型        balance 改善特征值精度的平衡刻度        rsf2csf 实块对角型转换到复数对角型      

8 b( y, n& |# {9 w' s
3 B+ Q. Y- s1 E5 u+ _7 f, H0 l
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