改进的gram schmidt正交化算法，可有效应对矩阵内浮点类型的小数量级数据对正交算法的影响

schmidt变量化matlab代码PWE-JDQR GNU-Octave / MATLAB 在光子学平面波扩展中应用 QR 型 Jacobi-Davidson 算法进行内部特征值计算的实现。 由希腊 Harokopio 大学信息学和远程信息处理系的 Thomas Kamalakis 编码 在 GNU/Octave 版本 4.0.0 和 MATLAB 8.5.0.197613 (R2015a) 上测试 有关许可的详细信息，请参阅 LICENCE.txt。 m 文件说明： PWE_JDQR.m 是一个示例 m 文件，它说明了 JDQR 算法在光子晶体结构中的使用。 jdqr.m 是我对 HERMITIAN 矩阵的 JDQR 算法的实现。 不要在非 Hermitian 特征问题中使用。 MV.m 描述了特征矩阵对向量的作用electrical_tensors.m 计算平均lattice_vectors_rect.m 计算倒易晶格向量所需的介电张量。 电介质平均2.m 执行电介质平均。 mymgs.m 执行修改的 Gram-Schmidt 正交化。 orth_vecs.m 计算磁场扩展中使用

Gram-Schmidt是一种光谱锐化方法 本文查阅相关文献对该方法在图像融合方面做了全面详尽的介绍！

施密特正交化matlab程序，将矩阵的列向量进行施密特规范正交化

将矩阵 A 保存在工作区中，然后运行程序。 Q 和 R 矩阵将作为输出返回。

对一组给定的向量，线性独立是一个重要的性质。如果不存在一组标量a1，a2，•••，an（它们不构成零向量），使得 aX＝0 则向量x1，x2，•••，xn线性独立。 确定一组向量是否线性独立的方法之一是试图从这组向量构成一组正交向量。如果从已知向量构成向量的范数是零或接近零（例如对计算机计算为10^-6），则对应的向量线性相关。换句话说，该向量可由线性独立向量的线性组合而构成。在复杂的化学反应系统中确定独立反应及在一次分析中估算独立无因次数群时，线性独立特性是非常有用的。

基于最大信息系数和Gram-Schmidt正交化的生物医学数据过滤特征选择方法

QR分解器 使用Gram-Schmidt进程执行给定矩阵的QR分解的Python程序。 完成线性代数课程分配（MTH100，季风2019） 不，我没有使用内置的Numpy QR方法。 笨蛋。

矩阵分解的LU、QR（Gram-Schmidt）、Orthogonal Reduction (Householder reduction 和Givens reduction)和URV程序实现

正交化的思想很简单，就是把需要处理的向量在其他已经处理过的向量方向上的投影去掉，然后归一化。