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层次分析法用于计算权重、特征值和特征向量。

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简介：
AHP层次分析法涉及对权重、特征值和特征向量的计算。第一作者为刘兴。若需从其他渠道获取该资源，可能需要47个币。目前已知的信息包括：1. 某些用户提到该方法可用；2. 通过亲自试验，代码运行流畅，但个人对计算得到的特征值和特征向量仍存在疑问；3. 使用Java计算出的特征向量与SPASS和MATLAB的结果存在差异，在百度搜索并未找到相关的破解方案，期待各位能够进行交流与探讨。

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  • 基于AHP层次分析法的权重、特征值与特征向量计算
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    本研究采用AHP（层次分析法）探讨权重设定、特征值及特征向量的计算方法，并评估其在决策模型中的应用效果。 AHP层次分析法计算权重、特征值、特征向量由刘兴作为第一作者撰写。此资源在其他平台下载需要47个币。 目前存在一些疑问，欢迎交流： 1. 上有人表示该资源可用； 2. 个人试验后发现代码流畅运行，但对计算出的特征值和特征向量存疑； 3. 使用Java求得的特征向量与SPSS、MATLAB的结果不同。尽管已查阅了大量资料，仍未能找到解决方法，期待能与其他研究者交流探讨。
     
  • 利用QR分解法计算特征向量与特征值
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    本文介绍了采用QR分解算法求解矩阵特征值和特征向量的方法，并分析了该方法的有效性和适用场景。 这段文本介绍的内容包含QR分解法的详细讲解，并附有北航大作业三道完整题目及程序代码，确保运行无误。此外还提供了Java版本的相关资料。
     
  • 特征值和特征向量的矩阵计算方法
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    本简介探讨了如何利用矩阵运算求解线性代数中的核心概念——特征值与特征向量，涵盖算法原理及其应用价值。 一.试验目的：练习用数值方法计算矩阵的特征值与特征向量。 二.实验内容：计算给定矩阵的所有特征根及相应的特征向量。
     
  • 利用QR分解法计算矩阵的特征值和特征向量
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    本研究探讨了采用QR算法求解任意方阵特征值与特征向量的有效性，提供了一种数值稳定且高效的计算方法。 设计思想是使用带双步位移的QR分解法求解10x10矩阵A的所有特征值。首先，在计算出矩阵A之后，利用Householder矩阵对它进行相似变换以化简为拟上三角形式A(n-1)。接下来执行带双步位移的QR分解（其中Mk的QR分解可以通过调用子程序实现），通过求解一元二次方程来获取二阶块矩阵的特征值，进而得到A(n-1)的所有特征值，这些就是原矩阵A的全部特征值。对于实数特征值，则采用列主元高斯消去法计算其对应的特征向量。
     
  • 利用雅可比和QR分解法计算特征向量与特征值
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    本文介绍了采用雅可比方法及QR算法进行矩阵对角化的过程，重点探讨了如何高效准确地求解大型矩阵的特征值与特征向量。 雅可比法适用于对称矩阵的特征值计算，而QR算法则用于非对称矩阵。有一个C++程序使用QR分解方法求解特征向量及其对应的特征值，该资源增加了对于复数特征值情况下的特征向量计算功能，并已在VS2013环境下调试通过。需要注意的是，当存在复数特征值时，其相应的特征向量并不唯一。
     
  • 数值分析首次大作业：使用幂法和反幂法求解特征值与特征向量
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    本作业旨在通过编程实现幂法和反幂法，用于计算实对称矩阵的最大及最小特征值和对应的特征向量，深化理解迭代算法在数值分析中的应用。 数值分析课程第一次大作业要求使用幂法和反幂法求解特征值与特征向量，并用高斯法解方程组，需要提供完整的VC++源程序。
     
  • 用C语言计算矩阵的特征值和特征向量
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    本文章介绍了使用C语言编程来实现计算任意给定矩阵的特征值与特征向量的方法。通过详细的代码示例，帮助读者理解线性代数中的重要概念，并掌握其实现技巧。 用于求取矩阵特征值的带双步位移的QR分解法。
     
  • 利用幂法计算矩阵的特征值与特征向量
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    本文介绍了如何运用幂法这一迭代算法来高效地求解大型矩阵的最大特征值及其对应的特征向量。通过逐步迭代过程，该方法能有效逼近目标特征对，并提供了数值分析中的重要工具。 幂法求矩阵特征值和特征向量的MATLAB程序，不同于MATLAB自带的方法。
     
  • 基于层次分析法(AHP)特征值求解权重的MATLAB函数文件
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    本MATLAB函数文件运用层次分析法（AHP）计算特征向量权重，提供便捷的矩阵输入界面，适用于决策问题中各因素相对重要性的量化评估。 特征值法求权重的函数文件可以用于计算矩阵的特征值和对应的特征向量，进而确定各个元素的重要性或权重。这种方法在数据分析、决策支持系统等领域有广泛应用。通过编写专门的函数来实现这一过程，能够简化复杂的数据处理流程，并提高效率与准确性。
     
  • 利用QR分解计算矩阵的特征值与特征向量
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    本文介绍了运用QR算法求解任意复数方阵特征值及特征向量的方法，通过迭代过程实现矩阵对角化。 颜庆津版数值分析编程作业使用C语言（少量C++语法）实现矩阵的QR分解法迭代求解全部复数格式特征值。首先对矩阵进行拟上三角化处理，然后通过迭代方法计算出所有特征值，并利用列主元素高斯消元法求得实特征值对应的特征向量。