MATLAB求解矩阵的特征值 源程序代码.zip

我们使用 QR 分解来获得矩阵的特征值。 该方法是迭代的并构建上三角矩阵。 特征值显示为该上三角矩阵的对角项。 发现这些值与 Matlab 内置函数给出的值一致：eig。 以下链接提供了使用 Mathematica 的类似程序： http://library.wolfram.com/infocenter/MathSource/6612/

《代数特征值问题》(作者)[英]J[1].H.威尔金森(译者)石钟慈 邓健新 科学 2001年11月第1版

使用Jacobi方法求取对称矩阵特征值和特征向量，vs2008下的

介绍求矩阵特征值的迭代方法。通俗易懂，雅俗共赏。通过本课件，菜鸟变专家。

2阶实对称矩阵特征值和特征向量的简单求解方法。因为2阶实对称矩阵的特殊性，可以直接使用初中的2阶方程 x = -b±sqrt(b*b -4*a*c) / 2*a进行求解。这个方法在求解平面点的hessian矩阵很有用处。

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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！！！！！

线性代数的经典著作。搞科研的值得常备，说不定哪天就需要了。

支持向量机 (SVM) 是许多分类问题的有效模型。 然而，SVM 需要二次规划的解决方案，需要专门的代码。 此外，SVM 有很多参数，影响了 SVM 分类器的性能。 最近，提出了广义特征值近端 SVM（GEPSVM）来解决 SVM 的复杂性。 在现实世界的应用程序中，数据可能会受到错误或噪声的影响，处理这些数据是一个具有挑战性的问题。 在本文中，已经提出了一种方法来克服这个问题。 这种方法称为 DSA-GEPSVM。 主要改进基于以下几点：1）线性情况下的新模糊值。 2) 非线性情况下的新核函数。 3) 差分搜索算法 (DSA) 被重新制定以找到 GEPSVM 参数及其内核参数的接近最优值。 实验结果表明，所提出的方法能够找到合适的参数值，并且与其他一些算法相比具有更高的分类精度。