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这章我们主要讨论矩阵的五种分解:矩阵的满秩分解,正交三角分解,奇异值分解,极分解,谱分解
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《矩阵理论—知识点详解》第三章 矩阵的分解(3.1)矩阵的三角分解
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《矩阵理论—知识点详解》第四章 矩阵分解(4.1)矩阵的三角分解
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LU分解 LU分解并行计算 三角线性方程组的并行求解
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一、回顾LU分解法 二、稀疏矩阵 珩架和节点,电阻网,3d热流 三、三角矩阵分解
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周期信号的分解—傅里叶级数 周期信号的频谱分析 三角形式 指数形式 周期信号的频谱分析 周期信号的功率频谱 非正弦周期信号的有效值 非周期信号的分解—傅里叶变换 由级数到变换 常用信号的变换 傅里叶变换的性质 奇异函数的变换 周期信号的傅里叶变换 信号的抽样与抽样定理、时分复用
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1.1 LU 分解 1.2 LU 分解的实现 1.3 IKJ 型 LU 分解 1.4 待定系数法计算 LU 分解 1.5 三角方程求解 1.6 选主元 LU 分解
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一、基本QR方法 60年代出现的QR算法是目前计算中小型矩阵的全部特征值与 特征向量的最有效方法。实矩阵、非奇异。 理论依据:任一非奇异实矩阵都可分解成一个正交矩阵Q和 一个上三角矩阵R的乘积,而且当R的对角元符号取定时,分解是唯一的
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一、基本QR方法 60年代出现的QR算法是目前计算中小型矩阵的全部特征值与 特征向量的最有效方法。实矩阵、非奇异。 理论依据:任一非奇异实矩阵都可分解成一个正交矩阵Q和 一个上三角矩阵R的乘积,而且当R的对角元符号取定时,分解是 唯一的
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