线性方程求法分类

    matlab中线性方程组Ax=b求解方法众多,容易糊涂,这里对各种方法进行概述:

  1、求逆法

        x = A \ b    或    x=inv(A) * b

  2、LU分解

        [L, U] = lu(A)                        使得 A=LU     即    x=U\(L\b)

        [L, U, P] = lu(A)                   使得 PA = U   其中P为置换阵    即     x=U\(L\P*b)

  3、QR分解

        [Q, R]=qr(A)                        使得  A=QR         即    x=R\(Q\b)          

        [Q, R, E]=qr(A)                        使得  AE=QR     其中E为置换阵     即    x=E(R\(Q\b)  )    

  4、奇异值分解SVD

        [U, S, V] = svd(A)                 使得 A=U* S* V'

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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