第5章 数组和稀疏矩阵 5.1 数组 5.2 稀疏矩阵

➢字符串 ➢ 字符串的模式匹配 ➢稀疏矩阵 ➢ 数组 ➢ 特殊矩阵

矩阵QR分解计算方法 矩阵的满秩分解

矩阵位移法以传统的结构力学作为理论基础以 矩阵作为数学表达形式,以电子计算机作为计算手段, 三位一体的方法

5.1 数组的定义 5.2 数组的顺序表示和实现 5.3 矩阵的压缩存储 5.3.1 特殊矩阵 5.3.2 稀疏矩阵 5.4 广义表的定义 5.5 广义表的存储结构

5.1数组的定义 5.2数组的顺序表示和实现 5.3矩阵的压缩存储 5.3.1特殊矩阵 5.3.2稀疏矩阵

矩阵运算是数值计算中最重要的一类运算特别是在线性代数和数值分析中它是一种最 基本的运算。本章讨论的矩阵运算包括矩阵转置、矩阵向量相乘、矩阵乘法、矩阵分解以 及方阵求逆等。在讨论并行矩阵算法时分三步进行:①算法描述及其串行算法;②算法的 并行化及其实现算法框架以及简单的算法分析;③算法实现的MP源程序,以利于读者实 践操作

我们知道对矩阵进行一次初等变换,就相 当于用相应的初等矩阵去左乘原来的矩阵。 因此我们这个观点来考察Gaus消元法用 矩阵乘法来表示,即可得到求解线性方程 组的另一种直接法:矩阵的三角分解

3.1 特殊矩阵 3.2 矩阵结构变换 3.3 矩阵求逆与线性方程组求解 3.4 矩阵求值 3.5 矩阵的特征值与特征向量 3.6 矩阵的超越函数

为降低基于Skowron分明矩阵属性约简算法的复杂度,提出了简化分明矩阵及其相应属性约简的定义,并证明了基于简化分明矩阵的属性约简与基于原分明矩阵的属性约简等价.在简化决策表的基础上,定义了一个函数,该函数能度量条件属性在简化分明矩阵中出现的频率,并给出了计算该函数的快速算法,其时间和空间复杂度均为O(|U/C|).用该函数设计了一个有效的基于原分明矩阵属性约简算法,算法的时间复杂度降为O(|C||U|)+O(|C|2|U/C|),空间复杂度降为O(|U|);并用实例证明了算法的有效性