"QR_H.m" function [Q,R] = QR_tao(A) %输入矩阵A %输出正交矩阵Q和上三角矩阵R [n,n]=size(A); E = eye(n); X = zeros(n,); R = zeros(n); P1 = E; :n- s = -sign(A(k,k))*norm(A(k:n,k)); R(k,k) = -s; w = [A(,)+s,A(:n,k)']'; else w = [zeros(,k-),A(k,k)+s,A(k+:n,k)']'; R(:

最近在网上找了下,没有找到我想要的C语言版本,找到的也是错误的.故自己写了一个,并进行了相关测试,贴出来分享. 具体的LU分解算法就不细说了,随便找本书就知道了,关键是分解的处理流程,细节特别容易出错,一切都在代码里面. #include <stdio.h> #include <memory.h> #include <stdlib.h> #define N 4 #define DEBUG 1 //debug label,0即不打印相关结果,非0打印相关输出结果 void

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

原文地址为:matlab矩阵的表示和简单操作 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规则.建立向量的时候可以利用冒号表达式,冒号表达式可以产生一个行向量,一般格式是: e1:

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.  

今天做图像处理时,看到一个矩阵的处理,简要谈谈下面几段代码: 首先是介绍矩阵(说明:在matlab中无是数组还是矩阵都是按列来存储的) 首先是一些特殊矩阵的建立 zeros(m,n)%建立全0矩阵 ones(m,n)%建立全1矩阵 eye(m,n)%建立对角线全为1 的矩阵 rand(m,n)%(0,1)随机分布的矩阵 randn(m,n)%相比上一个,均值为0,方差为1 magic(m,n)%魔方矩阵 对于矩阵的建立和元素访问,很多和前面介绍的数组相同 下面看图访问矩阵 访问矩阵元素可以用单下

显然这个函数是单词differential(微分)的简写,用于计算微分.实际上准确来说计算的是差商. 如果输入一个长度为n的一维向量,则该函数将会返回长度为n-1的向量,向量的值是原向量相邻元素的差,于是可以计算一阶导数的有限差分近似.   (1)符号微分  1.常用的微分函数 函数:diff(f)     求表达式f对默认自变量的一次微分值 diff(f,x)  求表达式f对自变量x的一次积分值 diff(f,n)  求表达式f对默认自变量的n次微分值 diff(f,t,n)求表达式f对自变量

视频来源:https://www.bilibili.com/video/av51932171?t=628. 博文来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fft.html?searchHighlight=fft&s_tid=doc_srchtitle 视频来源很好的解释了: 1 .傅里叶变换过程,经过傅里叶变化得到了,频率w,振幅a0,相位角φ: 2. 傅里叶变换 主要应用领域: 声音, 图像处理: 博文则很好的解释了: 1.  傅里叶变换在matl

首先,matlab中any函数:检测矩阵mask中是否有非零元素,如果有,返回1,:如果没有非零元素,即所有元素都是0,那么则返回0. assert()是一个调试程序时经常使用的宏,在程序运行时它计算括号内的表达式,如果表达式为false,程序将报告错误,并且终止执行:如果表达式不为0,即为true,则继续执行后面的语句. 所以, assert(any(mask(:)));语句的意思是,如果mask中全都是0元素,则程序将报告错误,并且终止执行.

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/find.html?searchHighlight=find&s_tid=doc_srchtitle find 查找非零元素的索引和值 全页折叠 语法 k = find(X) k = find(X,n) k = find(X,n,direction) [row,col] = find(___) [row,col,v] = find(___)   说明 示例 k = find(X) 返回一个包含数组 X 中每个

MATLAB中求矩阵非零元的坐标: 方法1: index=find(a); [i,j]=ind2sub(size(a),index); disp([i,j]) 方法2: [i,j]=find(a>0|a<0) %列出所有非零元的坐标 [i,j]=find(a==k) %找出等于k值的矩阵元素的坐标 所用函数简介: IND2SUB Multiple subscripts from linear index. IND2SUB is used to determine the equivalent

本文源于一次课题作业,部分自己写的,部分借用了网上的demo 牛顿迭代法(1) x=1:0.01:2; y=x.^3-x.^2+sin(x)-1; plot(x,y,'linewidth',2);grid on;%由图像可知 根在1.05到1.15之间 syms x s0=diff(x^3-x^2+sin(x)-1,x,1); % 得到s0= cos(x) - 2*x + 3*x^2 % 迭代方程为 y=x-(x.^3-x.^2+sin(x)-1)/(cos(x) - 2.*x + 3*x.^2

一.常数向量范数 \(L_0\) 范数 \(\Vert x \Vert _0\overset{def}=\)向量中非零元素的个数 其在matlab中的用法: sum( x(:) ~= 0 ) \(L_1\) 范数 \(\Vert x \Vert_1\overset{def} = \sum\limits_{i=1}^{m} \vert x_{i}\vert = \vert x_{1}\vert + \cdots +\vert x_{m}\vert\),即向量元素绝对值之和 其在matlab中的用法

QR分解: 有很多方法可以进行QR迭代,本文使用的是Schmidt正交化方法 具体证明请参考链接 https://wenku.baidu.com/view/c2e34678168884868762d6f9.html 迭代格式 实际在进行QR分解之前一般将矩阵化为上hessnberg矩阵(奈何这个过程比较难以理解,本人智商不够,就不做这一步了哈哈哈) 迭代终止条件 看了很多文章都是设置一个迭代次数,感觉有些不是很合理,本来想采用A(k+1)-A(k)的对角线元素的二范数来作为误差的,但是我有没有一

实验7-2-3 求矩阵的局部极大值 (15分) 给定M行N列的整数矩阵A,如果A的非边界元素A[i][j]大于相邻的上下左右4个元素,那么就称元素A[i][j]是矩阵的局部极大值.本题要求给定矩阵的全部局部极大值及其所在的位置. 输入格式: 输入在第一行中给出矩阵A的行数M和列数N(3≤M,N≤20):最后M行,每行给出A在该行的N个元素的值.数字间以空格分隔. 输出格式: 每行按照"元素值 行号 列号"的格式输出一个局部极大值,其中行.列编号从1开始.要求按照行号递增输出:若同行有超

matlab中元胞数组(cell)转换为矩阵. cell转换为矩阵函数为:cell2mat(c),其中c为待转换的元胞数组: 转化之后的矩阵可能不满足我们对矩阵维数的要求,那么也许还需要下面两个函数: ——reshape(A,m,n,p,...),将矩阵A变换为m*n*p*...的矩阵: ——permute(A,[1,3,2]),将矩阵A的第3维和第2维交换,从而满足顺序要求: 下面举一个我自己用过的例子: H——<K*1>cell,其中每个元素为U*S*N*T的四维矩阵(H为WINNERII

这一章节将介绍一系列典型的微积分问题(求极限.级数.定积分.导数.重积分等)在Matlab中的求解. 首先关于极限: (1)    数列极限: 给出下面三段例程. 求解数列极限的limit函数参数说明:可以看到该函数可以有三个参数也可以有两个参数,对于三个变量(比如说第二个例程),第一个参数是数列的通项,第二个参数是确认离散变量,因为在通项中有两个字母a.n,第三个参数表示这个离散变量趋于某个范围,这个函数将返回在离散变量趋于的那个范围(第三个参数)时的极限. 当然,借助Matlab自身强大的图

该文章讲述了Matlab中矩阵的平方和矩阵中每个元素的平方介绍.   设t = [2 4 2 4] 则>> t.^2 ans = 4 164 16 而>> t^2 ans = 12 2412 24 可见t^2是矩阵平方,t.^2是矩阵中每个元素的平方. PS: 若t不是方阵,则t^2会出错

今天用到了Matlab读取文本文件中按照一定格式存储好的数据,然后进行后续的分析计算等,因此涉及到Matlab的文件读取,记录在这里,供以后查阅: fid = fopen('train.set', 'r'); A = []; B = []; while(~feof(fid)) tline = fgetl(fid); [a,b]=textread(tline, '%f %f'); A = [A; a]; B = [B; b]; end C = [A, B]; 其中train.set中保存着所有的待

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年12月 * 题目:求矩阵中各列数字的和 * */ public class Exercise08_01 { public static void main(String[] args){ Scanner input=new Scanner(System.in); double m[][]=new double[3][4]; System.out.println("Enter a 3-by-

matlab中的矩阵式的系统方式理解:一个矩阵式代表一个系统的作用,列代表输入,行代表输出,有多少列就有多少输入,有多少行就有多少输出,矩阵式的相加代表的是线性系统的叠加作用,矩阵式的相乘代表的是两个系统级联,前面的输出是后面的输入,最后的结果是,前面的输入作为总的输入,后面的输出作为总的输出,中间输出是过程变量.矩阵的转置代表的系统的反转,输入变为输出,输出变为输入,这是原来过程的逆过程. matlab中的矩阵式的数学理解:matlab矩阵运算可以简化数学运算,怎么简化呢?就是同样的数学表达式