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通过QR分解，可以获得特征向量和相应的特征值。

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简介：
该资源包含了QR分解法，并附带了北航大作业三道题目的完整版，同时，程序运行结果确认其准确无误。此外，还收集整理了Java版本的代码，确保了内容质量和稳定性。

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  • 利用雅可比和QR分解法计算特征向量与特征值
    优质
    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。
     
  • 利用QR分解法计算特征向量与特征值
    优质
    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。
     
  • 利用QR分解法计算矩阵的特征值和特征向量
    优质
    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QR分解计算矩阵的特征值与特征向量
    优质
    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。
     
  • 求解矩阵的特征值与特征向量
    优质
    本文章讲解了如何计算矩阵的特征值和特征向量的方法及步骤，并探讨其在数学领域的应用价值。 不需要通过求解方程来获得特征值和特征向量。
     
  • 利用QR分解求解特征值：基于MATLAB的QR分解特征值计算开发
    优质
    本项目采用MATLAB编程实现QR算法求解矩阵特征值问题。通过迭代QR分解技术精确高效地计算大型矩阵的特征值，适用于工程与科学计算中的复杂数据处理需求。 我们使用 QR 分解来求矩阵的特征值。该方法是迭代式的，并且会构建一个上三角矩阵。最终得到的特征值会在这个上三角矩阵的对角线上显示出来，这些结果与 Matlab 内置函数 eig 计算出的结果一致。 此外，在 Mathematica 中也有类似的程序可以实现这一功能。相关资源可以在 Wolfram 库中找到。
     
  • 基于MATLAB的QR算法求解特征值与特征向量课程设计
    优质
    本课程设计利用MATLAB软件实现QR算法，有效求解矩阵的全部特征值及对应的特征向量，深入探讨了数值计算方法及其应用。 QR法求解特征值与特征向量的MATLAB课程设计已经调试成功。
     
  • 采用双步位移QR法求解矩阵的特征值与特征向量
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    本研究提出了一种改进的双步位移QR算法，用于高效计算大型矩阵的特征值及特征向量，适用于科学工程中的复杂问题求解。 利用带双步位移的QR分解法求解矩阵的特征值及特征向量（通过C++编译）。
     
  • C语言求解特征值与特征向量
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    本文章介绍了如何使用C语言编写程序来计算矩阵的特征值和特征向量的方法和技术。通过具体示例帮助读者理解相关算法及实现过程。 这段代码用C语言编写，可以计算矩阵的特征值和相应的特征向量。
     
  • 特征值和特征向量的矩阵计算方法
    优质
    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。