"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(:

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

MATLAB线性方程组的迭代求解法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 1． 借助矩阵按模最大特征值,判断解方程组的Jacobi迭代法所得迭代序列的敛散性. 2． 会在Jacobi迭代法所得迭代序列收敛时,用修改后的Gauss-Seidel迭代法. 3． 会逐次超松驰迭代法. 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 用上面前二种方法求解4元线性方程组的近似解,所选方程组尽可能可以用多种方法求得收敛解. 注:要注意判断迭代法

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

求矩阵的模: function count = juZhenDeMo(a,b) [r,c] = size(a);%求a的行列 [r1,c1] = size(b);%求b的行列 count = 0; for j=1:r-r1+1%所求的行数中取 for i=1:c-c1+1%所有的列数中取 d = a(j:j+r1-1,i:i+c1-1); e = double(d==b); if(sum(e(:))==r1*c1) count = count + 1; end end end<pre name=

范数就是长度的一种推广形式,数学语言叫一种度量.比如有一个平面向量,有两个分量来描述:横坐标和纵坐标.向量的二范数就是欧几里得意义下的这个向量的长度.还有一些诸如极大值范数,就是横坐标或者纵坐标的最大的那个,也可以视为这个向量的一个度量,具体来说就代表了这个向量在坐标轴上投影的最大长度.推广到一般的N维空间,范数还是类似的.对于矩阵,可以理解了多个向量放在一起.矩阵的行范数和列范数都是从不同的角度出发,选择了这组向量元素之和最大的作为矩阵范数.代表了该矩阵在N维空间中所“覆盖”的一个范围.矩阵的

[前言] 对于矩阵(Matrix)的特征值(Eigens)求解,采用数值分析(Number Analysis)的方法有一些,我熟知的是针对实对称矩阵(Real Symmetric Matrix)的特征值和特征向量(Characteristic Vectors)求解算法——雅克比算法(Jacobi).Jacobi算法的原理和实现可以参考[https://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/40212143].通过Jacobi算法可以以任意精度近

问题描述 求矩阵不同行不同列元素和的最大值(最小值) 问题求解 1.通过scipy库求解 scipy.optimize库中的linear_sum_assignment方法可以求解 输入一个矩阵,参数maximize=True时找最大值,否则求解最小值 返回元素所在的行坐标,列坐标 import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment data = np.array([[10, 3, 6], [5, 2, 4], [

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做

求矩阵的面积并 采用的是区间更新 #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #define lson rt<<1,L,mid #define rson rt<<1|1,mid+1,R /* AC 一开始一直WA的原因是,hashx写成了int型!!! 第一次用的是直接单点更新,这次用区间更新写写看 */ using n

做这道题之前,建议先做POJ 1151  Atlantis,经典的扫描线求矩阵的面积并 参考连接: http://www.cnblogs.com/scau20110726/archive/2013/04/13/3018702.html 线段树辅助——扫描线法计算矩形周长并(轮廓线):http://www.cnblogs.com/scau20110726/archive/2013/04/13/3018687.htmlhttp://blog.csdn.net/ophunter/article/det

题意: 给定n个矩阵的左下角和右上角坐标,求矩阵面积并(矩阵总是正放的,即与x轴y轴都平行) 思路: 扫描线裸题 http://www.cnblogs.com/fenshen371/p/3214092.html 对于一个矩阵,我们仅仅关心他的上下底边.线段树维护的是当前有哪些区间是被线段覆盖的(即把线段都移动到x轴上,x轴被覆盖的长度是多少) 我们从上往下扫,则对于随意一条(如15,10)  我们会计算(20,13)-(15,10)之间的矩形面积 而对于(11,8),我们会计算(15,10)-(

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-

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年12月 * 题目:求矩阵主对角线元素的和 * */ public class Exercise08_02 { public static void main(String[] args){ Scanner input=new Scanner(System.in); System.out.println("Enter the arrays row: "); int row=inpu

求矩阵每行的和? 可以把每行放入一个不同线程块,这样行与行之间进行粗粒度的并行.而对于每行,其对应的线程块中分配n个线程(对应行宽),使用共享存储器,让每个线程从显存中读取一个数至shared memory中,然后使用规约算法计算和. 代码如下: #include "cuda_runtime.h" //CUDA运行时API #include "device_launch_parameters.h" #include <iostream> #include

29 [程序 29 求矩阵对角线之和] 题目:求一个 3*3 矩阵对角线元素之和 程序分析:利用双重 for 循环控制输入二维数组,再将 a[i][i]累加后输出. package cskaoyan; public class cskaoyan29 { @org.junit.Test public void diagonal() { java.util.Scanner in = new java.util.Scanner(System.in); int[][] arr = new int[3][

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

GMM算法的matlab程序 在“GMM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 3.6 1.4 0.2 5.4 3.9 1.7 0.4 4.6 3.4

GMM算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648508.html文章中已经介绍了GMM算法,现在用matlab程序实现它. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 4.9 3 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 5 3.6 1.4 0.2 5.4 3.

聚类——GAKFCM的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在聚类——GAKFCM文章中已介绍了GAKFCM算法的理论知识,现在用matlab进行实现,下面这个例子是用GA初始化聚类中心. 1.matlab程序 GAKFCM_main.m function [ave_acc_GAKFCM,max_acc_GAKFCM,min_acc_GAKFCM,ave_iter_GA,ave_iter_KFCM,ave_run_tim