国科大 李保滨老师 矩阵分析与应用第一次大作业（包括代码以及说明文档）householder约减 python语言

HOUSEHOLDER方法解QR分解，基于MATLAB程序的基础，使一种常见的解决QR分解的简单办法

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1.国科大李保滨老师-矩阵分析与应用大作业-2020年 2.含python源码和程序说明文档 3.源码带详细注释 4：包含五类分解程序 #1 LU_factorization,PA=LU #2 QR_factorization(Gram-Schmidt),A=QR #3 Householder_reduction,PA=T #4 Givens_reduction,PA=T #5 URV_factorization,A=U@R@V.T

AHBEIGS：将为标准特征值问题 A*x = lambda*x 或广义特征值问题 A*x = lambda*B*x 找到一些特征值和特征向量。 [V,D,FLAG] = AHBEIGS(A,OPTIONS) [V,D,FLAG] = AHBEIGS(A,B,OPTIONS) [V,D,FLAG] = AHBEIGS('Afunc',N,B,OPTIONS) 第一个输入参数必须是矩阵 A，它可以作为数字矩阵或作为计算乘积 A*X 或 inv(B)*A*​​X 的 M 文件 ('Afunc') 传递，其中 X 是 ( N x blsz) 矩阵。 该程序基于块 Arnoldi 方法，该方法利用 Householder 反射来保持正交性，并通过使用 Schur 向量增加 Krylov 子空间来实现重新启动。 由 NSF 资助 DMS-0311786 支持的研究。

该程序是计算householder变换的matlab程序，详情请参考相关数值计算资料

矩阵分解程序及报告：LU分解、QR分解、Householder变换、Givens变换、URV分解

矩阵的特征值与特征向量的计算的matlab实现，幂法、反幂法和位移反幂法、雅可比(Jacobi)方法、豪斯霍尔德(Householder)方法、实对称矩阵的三对角化、QR方法、求根位移QR方法计算实对称矩阵 的特征值、广义特征值问题~都是分析配源程序还有例题分析,其中还包含好几份这方面的实验报告。绝对的好资源，我的目的直接，绝对满足你在数值分析或是数值代数方面对特征值、特征向量的所有要求！！！！ 5分绝对划算，因为这些资源可以算是csdn上所有这方面知道的一个集中，我花了将近70分将所有这些下载来，现在打包全给您了，绝对划算！！！！！

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