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RSS订阅原创 Matlab、C语言混合编程笔记
通过matlab的library compiler模块将.m函数生成共享库形式，在for_redistribution_files_only文件夹下有生成的**.dll、**.h、**.lib文件，我们通过C语言调用这些文件，但还是要依赖于Matlab的运行环境。在将Matlab编写的算法转到C语言过程中可能会涉及到.mat文件的读写，主要用于读取前级数据进行下一步测试，然后写回.mat文件与Matlab代码运行结果进行比对。test.c中的测试代码：该测试的m函数文件是两个输入一个输出。
2024-08-29 17:42:08
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原创 QR方法求解特征值、特征向量(附Matlab、C代码)
使用QR分解的方法求取实对称矩阵特征值、特征向量，首先通过householder变换将实对称矩阵转化为三对角矩阵，对三对角矩阵进行QR分解迭代。使用Matlab代码实现，其中涉及到householder变换到hessenberg矩阵(三对角矩阵)，针对hessenberg矩阵进行单位移迭代。数值分析8(带位移的QR算法和一般矩阵的处理)苏州大学_哔哩哔哩_bilibili。针对Hessenberg矩阵多采用带位移的QR算法。是(近似)特征向量,则针对(近似)奇异矩阵。的一个特征值,实际计算时,当。
2024-05-28 21:32:34
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原创 householder方法化为Hessenberg矩阵(附Matlab、C代码)
Householder 变换也称为初等反射变换，下面先定义 Householder 矩阵。用 Householder 矩阵左乘一个向量（或矩阵），即实现 Householder 变换。正交相似变换为上 Hessenberg 矩阵, 然后用 QR 算法求上 Hessenberg 矩阵的特征值, 便得到原矩阵的特征值。，只需计算向量 v 与 x 的内积，而不需要计算矩阵与向量的乘法。下面考虑用初等反射阵来正交相似约化一般矩阵和对称矩阵. 设。 实对称矩阵的hessenberg化验证。
2024-05-27 20:42:27
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原创 Hermitian矩阵特征分解学习笔记
与 Jacobi 方法相结合，算法的主要思想是在每个迭代中，将矩阵的一个二阶主子阵用酉对角阵相似变换成二阶的实对称矩阵，然后再利用 Jacobi 方法将此二阶实对称矩阵对角化。曾富红,司伟建,曲志昱.基于Hermitian矩阵的特征分解算法[J].沈阳大学学报(自然科学版),2016,28(06):512-517.为二阶实对称矩阵. 然后再将其通过 Jacobi 旋转变换之后得到对角阵. 在本特征分解算法中, 使用的平面旋转矩阵的模型为。就部分实数化了再进行后续的 Givens 变换，其中旋转矩阵中的。
2024-05-26 12:14:36
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空空如也
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