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迭代法矩阵特征值Fortran程序

昨天所发布迭代法称为正迭代法,用于矩阵主特征值,也就是指矩阵所有特征值中最大一个。其算法如下: 满足精度要求后停止迭代,xj是特征向量,λj是特征值。...后记 正迭代法,用于矩阵主特征值,也就是指矩阵所有特征值中最大一个。有正迭代法就有逆迭代法,逆迭代法可以求矩阵最小特征值以及对应特征向量。...迭代法是子空间迭代,Lancos迭代等方法结构自振频率基础。 稍后会推出逆迭代法,敬请关注。 对于计算特征值,没有直接方法。2阶或3阶矩阵可以采用特征多项式来。...但如果试图下列矩阵特征值,我们试图用特征多项式 P(x)=(x-1)(x-2)...(x-20) 特征值是不明智。...借助于最小二乘,得到: 以上特征值方法叫迭代法。

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伴随矩阵矩阵(已知A伴随矩阵A矩阵)

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 在之前文章《线性代数之矩阵》中已经介绍了一些关于矩阵基本概念,本篇文章主要就求解逆矩阵进行进一步总结。...=0,我们就称A为非奇异矩阵。奇异矩阵是没有逆矩阵。...最后我想说是我本来想矩阵,不凑巧找了个奇异矩阵,饶恕我吧:( 伴随矩阵 Adjugate Matrix 伴随矩阵是将matrix of cofactors进行转置(transpose)之后得到矩阵...[3,2] 由于本篇文章例子A是一个奇异矩阵,因此没有逆矩阵,但如果是非奇异矩阵,我们则可以按照之前公式求得逆矩阵。...逆矩阵计算 初等变换 求解逆矩阵除了上面的方法外,还可以用更加直观方法进行求解,这就是初等变换,其原理就是根据A乘以A逆等于单位矩阵I这个原理,感兴趣同学可以看参考链接中视频。

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如何矩阵_副对角线矩阵矩阵怎么

作为一只数学基础一般般程序猿,有时候连怎么矩阵都不记得,之前在wikiHow上看了一篇不错讲解如何3×3矩阵矩阵文章,特转载过来供大家查询以及自己备忘。...行列式值通常显示为逆矩阵分母值,如果行列式值为零,说明矩阵不可逆。 什么?行列式怎么算也不记得了?我特意翻出了当年数学课件。 好,下面是第二步求出转置矩阵。...矩阵转置体现在沿对角线作镜面反转,也就是将元素 (i,j) 与元素 (j,i) 互换。 第三步,求出每个2X2小矩阵行列式值。...第四步,将它们表示为如图所示辅助因子矩阵,并将每一项与显示符号相乘。这样就得到了伴随矩阵(有时也称为共轭矩阵),用 Adj(M) 表示。...第五步,由前面所求出伴随矩阵除以第一步求出行列式值,从而得到逆矩阵。 注意,这个方法也可以应用于含变量或未知量矩阵中,比如代数矩阵 M 和它矩阵 M^-1 。

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matlab矩阵尺寸

使用size函数A = imread('lenna.jpg');[h w] = size(A);解决方法:报错原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值数量是不是一致,修改一致即可解决方法...:报错原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值数量是不是一致,修改一致即可解决方法:报错原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值数量是不是一致...,修改一致即可解决方法:报错原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值数量是不是一致,修改一致即可解决方法:报错原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值数量是不是一致...,修改一致即可解决方法:报错原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值数量是不是一致,修改一致即可

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python矩阵方法,Python 如何矩阵逆「建议收藏」

print(np.linalg.inv(kernel)) 注意,Singular matrix奇异矩阵不可求逆 补充:python+numpy矩阵逆和伪逆区别 定义: 对于矩阵A,如果存在一个矩阵...(此时逆称为凯利逆) 矩阵A可逆充分必要条件是|A|≠0。 伪逆矩阵是逆矩阵广义形式。由于奇异矩阵或非方阵矩阵不存在逆矩阵,但可以用函数pinv(A)求其伪逆矩阵。...代码如下: 1.矩阵逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a...)) # 对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 逆,但必须先使用matirx转化 A = np.matrix(a) print(A.I) 2.矩阵伪逆 import numpy...A 为奇异矩阵,不可逆 print(np.linalg.pinv(A)) # 矩阵 A 伪逆(广义逆矩阵),对应于MATLAB中 pinv() 函数 这就是矩阵逆和伪逆区别 截至2020/10

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疯子算法总结(五) 矩阵乘法 (矩阵快速

学过线性代数都知道矩阵乘法,矩阵乘法条件第为一个矩阵行数等与第二个矩阵列数,乘法为第一个矩阵第一行乘以第二个矩阵第一列对应元素和作为结果矩阵第一行第一列元素。...我们参考快速,将数字乘法换成矩阵乘法,可以得出矩阵快速代码; #include using namespace std; const int MOD=1e8+5;...{ if(k &1) ans =muti(ans,a,mod); a = muti(a,a,mod); k >>=1; } return ans; } 应用:矩阵快速斐波那契数列...我们定义一个矩阵A |0 1| |1 1| 定义F(0)=0,F(1)=1。 构成矩阵F矩阵|0 1| A矩阵N次,乘以F矩阵第一项就是第N个斐波那契数列。...证明: F矩阵乘以A矩阵代表将右侧元素给左侧,右侧元素等于右侧加左侧。矩阵乘法满足结合律,所以FXX*……N……X = F (XXX……*X) 所以定义不同F矩阵可以得到不同斐波那契数列。

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算法系列-----矩阵(五)-------------矩阵

首先要明确一点:非方阵不能逆 也就是 n == m需要去判断,a.length == a[0].length 为了更好看清代码,我们先看下数学过程: /** * 矩阵逆 *...* @param args * 参数a是个浮点型(double)二维数组, * @return 返回值是一个浮点型二维数组(矩阵a矩阵) */ public...; y < n * 2; y++) { result[x][y - n] = matrix1[x][y]; } } return result; } 现在我们先来跟踪代码输出四个主...for循环结果分别是什么: -------------------------------- 1.0 2.00.0 0.0 3.0 4.00.0 0.0 --------------------...编代码就非常清楚了 接下来我们再看看:过程处理是怎么样一个过程: -------------------------------- 1.02.01.00.0 0.0-2.0-3.01.0 --

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矩阵几种方法_矩阵有几种方法

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...1.待定系数法 ** 矩阵A= 1, 2 -1,-3 假设所求矩阵为 a,b c,d 则 这里写图片描述 从而可以得出方程组 a + 2c = 1 b + 2d = 0 -a...– 3c = 0 -b – 3d = 1 解得 a=3; b=2; c= -1; d= -1 2.伴随矩阵矩阵 伴随矩阵矩阵元素所对应代数余子式,所构成矩阵,转置后得到矩阵。...我们先求出伴随矩阵A*= -3, -2 1 , 1 接下来,求出矩阵A行列式|A| =1*(-3) – (-1)* 2 = -3 + 2 = -1 从而逆矩阵A⁻¹=A*/|A| = A...*/(-1)= -A*= 3, 2 -1,-1 3.初等变换矩阵 (下面我们介绍如何通过初等(行)变换来矩阵) 首先,写出增广矩阵A|E,即矩阵A右侧放置一个同阶单位矩阵,得到一个新矩阵

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