>> [eigvH,eigv] = MdZ2grid3d(/,) eigvH = 6.8775e+003 eigv = 5.0224e+003 >> [eigvH,eigv] = MdZ2grid3d(/,) eigvH = 3.4938e+003 eigv = 2.6815e+003 >> format long >> [eigvH,eigv] = MdZ2grid3d(/,) eigvH = 2.599514750394053e+003 eigv = 2…

参考书 : <<振动分析>> 张准 汪凤泉 编著 东南大学出版社 ISBN 7-80123-583-4 参考章节 : 4.6.2 和 4.6.3 <<数值分析>> 崔瑞彩 谢伟松 天津大学出版社 ISBN 7-5618-1366-X 参考章节 : 3.1 参考资料: <<交替使用幂法和降阶法求解矩阵全部特征值>> 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1fmNMnS8zyaMv4B_6jd7rnQ 2018-03-…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5585271.html 参考文档:mkl官方文档 lapack_int LAPACKE_sgeev(int matrix_layout, char jobvl, char jobvr, lapack_int n, float* a, lapack_int lda, float* wr, float* wi, float* vl, lapack_int ldvl, float* vr, lapack_i…

特征值分解 函数 eig 格式 d = eig(A)         %求矩阵A的特征值d,以向量形式存放d. d = eig(A,B)       %A.B为方阵,求广义特征值d,以向量形式存放d. [V,D] = eig(A)      %计算A的特征值对角阵D和特征向量V,使AV=VD成立. [V,D] = eig(A,'nobalance')   %当矩阵A中有与截断误差数量级相差不远的值时,该指令可能更精确.'nobalance'起误差调节作用. [V,D] = eig(A,B)   …

1.简介 可重入锁ReentrantLock自 JDK 1.5 被引入,功能上与synchronized关键字类似.所谓的可重入是指,线程可对同一把锁进行重复加锁,而不会被阻塞住,这样可避免死锁的产生.ReentrantLock 的主要功能和 synchronized 关键字一致,均是用于多线程的同步.但除此之外,ReentrantLock 在功能上比 synchronized 更为丰富.比如 ReentrantLock 在加锁期间,可响应中断,可设置超时等. ReentrantLock 是我们…

一.重定位 1.以前版本的重定位 2.新版本 我们的程序不只涉及一个变量和函数,我们若想访问程序里面的地址,则必须使用SDRAM处的新地址,即我们的程序里面的变量和函数必须修改地址.我们要修改地址,则必须知道程序的地址,就需要在链接的时候加上PIE选项: 加上PIE选项后,链接时候的地址就会生成,然后存储在段里面,如下段(u-boot.lds): 然后我们根据这些地址的信息来修改代码,程序就可以复制到SDRAM的任何地方去. 二.代码流程 start.S中执行到了 bl _main,跳转到_ma…

求矩阵的秩 设 ,已知r(A)=2,则参数x,y分别是 解:任意三阶子式=0,有二阶子式≠0,但是这些子式比较多,可以使用初等变换,因为初等变换不改变矩阵的秩,可以将矩阵通过初等行(列)变换,化为行阶梯矩阵,有几行不等于0,秩就是几. 行列式的转换                                Am×nx=0只有零解 <=> r(A)=n 特别地,A是n×n时,则Am×nx=0只有零解 <=> |A|≠0 Am×nx=0有非零解 <=> r(A)<…

代码重定位(2.编程实现代码重定位) 1.引入链接脚本 我们上一节讲述了为什么要重定位代码,那么怎么去重定位代码呢? 上一节我们发现"arm-linux-ld -Ttext 0 -Tdata 0x30000000"这种方式编译出来的bin文件有800多M,这肯定是不行的,那么需要怎么把.data段重定位到sdram呢? 可以通过AT参数指定.data段在编译时的存放位置,我们发现这样指定太不方便了,而且不好确定要放在bin文件的哪个位置.这里就要引入链接脚本,它可以帮我们解决这个不必要…

一.复习几个矩阵的基本知识 1. 向量 1)既有大小又有方向的量成为向量,物理学中也被称为矢量,向量的坐标表示a=(2,3),意为a=2*i + 3*j,其中i,j分别是x,y轴的单位向量. 2)向量的点乘:a · b 公式:a · b = b · a = |a| * |b| * cosθ = x1 * x2 + y1 * y2点乘又叫向量的内积.数量积,是一个向量a和它在另一个向量b上的投影的长度的乘积,结果是一个标量: 如果两个向量的点乘是零, 那么这两个向量正交. 2)向量的叉乘:a X …

# coding=utf-8import numpy as npimport random #数组和数字计算,进行广播计算,包括加减乘除 t8 = t8 +2 print(t8,t8.dtype,t8.shape) #数组和数组计算,只要在某一维度(行或列)一样,就可以进行广播计算,包括加减乘除 t9 = t5+t6 print(t9,t9.dtype,t9.shape) ''' 如果两个数组的后缘维度(即从末尾开始算起的维度)的轴长度相符或其中一方的维度为1,则认为他们的是广播兼容的 例如 (…