特征值问题(EVP) 例3 考虑优化问题 其中X是对称正定阵。 根据Schur补,本例中的优化问题等价于
2023-02-28 22:56:41 1.56MB ppt
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基于矩阵特征值的主用户信号全盲检测算法.pdf
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python 聚类 效果图 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 在main.py源代码中修改自己对水果属性(甜度、酸度、水分、脆度)的喜好程度,修改完后执行代码 随机数据集会在Data.csv中生成 会根据数据集进行PCA降维分析和绘图,可以在最后的图表中看出喜欢不喜欢一般般具有明显聚类和区分效果
2023-02-01 15:29:21 9.12MB python 聚类效果图
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这篇文章主要介绍了Python箱型图绘制与特征值获取过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较 如何利用Python绘制箱型图 需要的import的包 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties import numpy as np import pandas as pd 该函数是绘制多箱型图,且数据长度不一致的情况,input
2023-01-08 20:12:12 230KB input python python函数
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摘要要要本文用QR迭代法求解矩阵A的特征值:第一步先用豪斯荷尔德变换将矩阵A化为上海森伯格矩阵AH,第二步再对AH进行QR迭代(使用吉文斯变换),当迭代满足精度
2022-12-23 00:37:37 300KB
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(1)矩阵A拟上三角化 对于实矩阵A 做相似变换化为拟上三角阵,运用相关算法对A进行变换得到拟上三角阵,并存储在A中。 (2)拟上三角阵的QR分解 运用QR分解法对矩阵A进行QR分解,得到Q和R并且最终验证R* Q为一个拟上三角阵。 (3) 带双步位移的QR方法求A的特征值 通过带双步位移的QR方法对A进行分解,求出A的特征值。 (4)通过gauss消去法求A特征值对应的特征向量 运用guass消去法对(A-λI)X = 0 这个式子进行求解,得到特征向量。
2022-12-01 14:24:44 2KB 拟上三角化 QR分解 求解特征值
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本文从定义的角度引入,非常清楚的叙述了拉普拉斯算子与薛定谔算子的特征值
2022-11-29 18:27:43 1.43MB 拉普拉斯 薛定谔
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程序源码包含特征值计算、刚度质量矩阵、抗震规范、组合地震力
Jacobi方法求解特征值特征向量,Jacobi方法求解特征值特征向量
2022-11-27 11:54:45 128B MATLAB
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针对传统频谱感知检测概率较低的不足,提出了一种基于随机矩阵特征值比的机会协作频谱感知算法。该算法在随机检测理论基础上,利用双门限,加入机会协作机制,对传统最大最小特征值(MME)算法进行改进,并保留了传统能量检测算法的低复杂度优势。在已知虚警概率前提下,推导了判决门限,并在接收中依靠奇偶时隙划分,有效实现了机会协作。仿真结果表明,在低信噪比和低虚警概率的情况下,所提频谱感知算法,相对MME算法有更高的检测概率,适合在恶劣传输信道的无线通信中应用。
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