转自:https://blog.csdn.net/qq278672818/article/details/62038630 实数矩阵A的QR分解是把A分解为 A = QR 这里的Q是正交矩阵(意味着QTQ = I)而R是上三角矩阵. 类似的,我们可以定义A的QL, RQ和LQ分解. 更一般的说,我们可以因数分解复数m×n矩阵(有着m ≥ n)为 m×n 酉矩阵(在Q∗Q = I的意义上)和n× n上三角矩阵的乘积. 如果A是非奇异的,则这个因数分解为是唯一,当我们要求R的对角是正数的时候.  

参考这篇文章的代码封装了一个类似Matlab中的magic函数,用来生成魔方矩阵. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def magic(n): row,col=0,n//2 magic=[] for i in range(n): magic.append([0]*n) magic[row][col]=1 for i in range(2,n*n+1): r,l=(row-1+n)%n,(col+1)

matlab中的eval函数使用 在matlab的命令行窗口中输入help eval命令回车就可以看到eval函数的官方解释,大概的意思就是执行matlab中的表达式,计算expression表示的代码.意思是相当于在命令行中输入expression表达式命令的意思. 用法: eval(expression) [output1,-,outputN] = eval(expression) 这里就很奇怪了,为啥不直接在命令行中输入命令而是要多使用一个eval函数来完成这样的事情呢.这个是有原因的,下

奇异值分解的理论参见下面的链接 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/52916278 https://blog.csdn.net/billbliss/article/details/78579308 https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 https://bl

Matlab中fread函数用法    "fread"以二进制形式,从文件读出数据. 语法1:[a,count]=fread(fid,size,precision) 语法2:[a,count]=fread(fid,size,precision,skip) size:    不指定     :到尾返回读.           N         : 读出N个数据,构成列向量.           inf       : 读出fid指向的打开的文件的全部数据.           [M,N

在matlab中,矩阵的存储是按列优先,sub2ind函数将矩阵中指定元素的行列下标转换成存储的序号,即线性索引号.下面,我们举例子进行说明. 1 建立一个3*4*2的矩阵 rng(0,'twister');   % Initialize random number generator. A = rand(3, 4, 2) A(:,:,1) =     0.8147    0.9134    0.2785    0.9649     0.9058    0.6324    0.5469    0

先学习一下matlab中CRC函数. 语法如下: h = crc.generator(‘Polynomial', polynomial, ‘param1', val1, etc.) 再看一个例子就比较好容易理解, % Construct a CRC generator with a polynomial defined % by x^3+x+1, with zero initial states, % and with an all-ones final XOR value: h = crc.g

doc funname 在帮助浏览器中打开帮助文档 help funname 在命令窗口打开帮助文档 helpbrowser 直接打开帮助浏览器 lookfor funname 搜索某个关键字相关函数 demo 打开视频教程 转http://blog.renren.com/share/239121107/690877048 里面有些不全的,自己用到的已添加,后面碰到没有的会随时添加. 原文: 想查函数名的功能,matlab中的help里全是英文,这儿都有~~~ matlab函数大全A abs 绝

前言 因为最近项目上的需要,才发现MATLAB的统计工具箱中的参数估计函数,觉得很简单很好用,现在把所有的参数估计函数整理一下,并在最后面附上调用示例. 参与人员 由于时间关系,这篇随笔是两个人一起整理的,下面是分工列表: 文字整理:鹏老师      博客:https://www.cnblogs.com/PengLaoShi/ 代码整理:CL_Pan_DUT  博客:https://www.cnblogs.com/CL-Pan/ 参数估计函数 参数估计式统计推断问题,即当总体分布的数学形式已知,

摘自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/8119032 有齐次线性方程AX=0,且rank(A)=r<n时,该方程有无穷多个解, 可以用matlab 中的命令 x=null(A, r)求其基础解系.其中:r=rank(A) 例: A=[ 1 1 1 1 -3 -1 1 1 0 0 0 1 1 0 -2 0 0 -1 0 -1 -2] 用matlab 求Ax=0的基础解析的解程序为: A=[1 1 1 1 -3 -1 1;1 0 0 0 1