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QR迭代Matlab代码-矩阵分析作业：matrix_analysis_hw

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简介：
本作业为矩阵分析课程的一部分，专注于使用MATLAB编写QR迭代算法。通过该代码，学生可以深入理解并实践矩阵分解及特征值计算方法，提升数值线性代数领域的编程技能与理论知识。 该存储库包含MatrixAnalysis2020Spring作业的代码，并基于Matlab编写。可以直接针对每个问题运行相应的脚本。它包括：油煎面包块分解、QR分解（分别使用Givens和Householder算法）、Moore-Penrose伪逆（分别采用列迭代和跟踪方法）以及ESPRIT频率估算，还有画Gerschgorin圆的功能。

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  • QR迭代Matlab代码-矩阵分析作业：matrix_analysis_hw
    优质
    本作业为矩阵分析课程的一部分，专注于使用MATLAB编写QR迭代算法。通过该代码，学生可以深入理解并实践矩阵分解及特征值计算方法，提升数值线性代数领域的编程技能与理论知识。 该存储库包含MatrixAnalysis2020Spring作业的代码，并基于Matlab编写。可以直接针对每个问题运行相应的脚本。它包括：油煎面包块分解、QR分解（分别使用Givens和Householder算法）、Moore-Penrose伪逆（分别采用列迭代和跟踪方法）以及ESPRIT频率估算，还有画Gerschgorin圆的功能。
     
  • 矩阵论作业中的QR分解
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    本作业聚焦于矩阵论中经典的QR分解技术，通过理论推导和实例分析，探讨了如何将任意矩阵A分解为正交矩阵Q与上三角矩阵R的乘积，并应用于求解线性方程组及最小二乘问题。 施密特正交化过程可以直接得到向量序列β1, β2...，并通过归一化得到酉矩阵，从而给出QR分解的分数表示。
     
  • 矩阵与数值分析课程的大作业MATLAB源代码
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    本简介提供了一组用于完成《矩阵与数值分析》课程大作业的MATLAB源代码。这些代码涵盖了矩阵运算、线性方程求解及数值方法等关键主题，为学习者提供了实践操作的机会。 递推法、迭代法（包括Atiken迭代、Jacobi迭代和Gauss-Seidel迭代）、QR分解、高斯消元以及三次样条插值和Newton插值等数学方法都是解决不同问题的有效工具。这些技术在数值分析中占有重要地位，能够帮助我们更有效地求解线性方程组、进行数据拟合与预测等问题。
     
  • 国科大矩阵分析大作业：LU、QR（Gram-Schmidt）、URV等矩阵分解的实现
    优质
    本项目为国科大矩阵分析课程的大作业，实现了LU、QR（采用Gram-Schmidt方法）及URV等多种矩阵分解算法，并通过实例验证其正确性与实用性。 矩阵分解的LU、QR（Gram-Schmidt）、正交化方法（Householder变换与Givens旋转）以及URV程序实现。
     
  • 利用Givens旋转进行QR分解以计算实矩阵的逆矩阵-MATLAB代码
    优质
    本MATLAB代码采用Givens旋转技术实现对实矩阵的QR分解，并进一步求得其逆矩阵，适用于数值线性代数中的精确与高效计算。 本资源介绍的是如何使用MATLAB代码通过Givens旋转将一个矩阵分解为Q矩阵和R矩阵的过程。在进行QR分解时，HouseHolder变换可以一次性使向量除了第一个元素以外的所有值都变为零。而另一种方法是利用每次仅将向量的一个特定分量设为0的策略来实现正交化的目的，这种方法就是Givens旋转。由于Givens旋转矩阵具有正交性特征，因此使用这种技术能够简便地使一个向量中的某个指定元素变为零。
     
  • Matlab 中的矩阵论与矩阵分析计算代码实现
    优质
    本项目聚焦于在MATLAB环境中实现矩阵论的核心概念和运算，涵盖矩阵分析、特征值问题及线性方程组求解等内容。 代码涵盖了矩阵论与矩阵分析中的多个主题，包括满秩分解、奇异值分解、三角分解、史密斯标准型变换、约旦标准型变换、标准正交基的求解、矩阵空间交集和并集的基础计算以及施密特正交化。此外还包括过渡矩阵和基础矩阵的相关运算（如逆矩阵与特征值）。使用方法是打开代码，选择对应的类别取消注释，修改原始矩阵后点击运行即可进行相应的计算。为了便于观察计算过程及结果展示，该程序采用了根号和分数的形式来表示最终的计算结果。
     
  • MATLAB源代码：利用Householder变换进行QR分解以求得实（复）矩阵的逆矩阵
    优质
    本作品提供了一种使用MATLAB编程实现的算法，通过Householder变换进行QR分解来计算实数或复数矩阵的逆矩阵。这种方法在数值线性代数中有广泛应用。 MATLAB源代码实现了基于Householder变换完成QR分解进而求解逆矩阵的功能，并适用于实矩阵和复矩阵。仿真结果验证了该方法对这两种类型矩阵的有效性。 Householder变换，也称作豪斯霍尔德变换或初等反射，最初由A.C Aitken在1932年提出。Alston Scott Householder则于1958年指出了这一变换在线性代数数值计算中的重要价值。该变换将一个向量通过超平面的镜像反射进行转换，是一种线性的操作方式。其对应的矩阵被称为豪斯霍尔德矩阵，在更一般的内积空间中，则被称作豪斯霍尔德算子。而用于定义这一超平面法向量的则是所谓的豪斯霍尔德向量。
     
  • QR.rar_MPI并行QR分解_矩阵的MPI QR分解
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    本项目探讨了利用MPI（消息传递接口）实现矩阵的QR分解算法。通过并行计算技术优化大规模矩阵运算效率，显著减少了计算时间。 这是使用MPI编写的关于矩阵QR分解的程序，很好地实现了分解过程的并行性。
     
  • MATLAB中的迭代法数值分析代码
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    本代码集展示了在MATLAB环境下实现的各种经典迭代算法，用于求解线性与非线性方程组及特征值问题，适合科研和工程应用。 这段文字描述了一些常用的迭代方法的源代码集合，包括Newton法、二分法、非线性方程迭代法求解multiplicity的方法、secant法以及clamped_cubic_spline法等，并且还包含了不动点法等相关内容。这些方法已经非常全面了。
     
  • MATLAB中的非负矩阵分解代码
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    本段落介绍了一套用于执行非负矩阵分解（NMF）的MATLAB代码。这套工具能够帮助用户在数据分析、机器学习等领域中进行模式识别和特征提取，适用于图像处理及文本挖掘等多种应用场景。 前面看到有人在找m版本的，其实国外有很多资源可以参考。这里发一个简单的版本，希望能有所帮助。