矩阵分解在求解线性矩阵方程中的应用，刘景松，，矩阵的分解在最优化问题、特征值问题、最小二乘方问题、广义逆矩阵问题及统计学等方面都有着重要应用。本文中讨论和 分析了矩阵��

还不错的一篇论文，写的还是浅显易懂！很好的理解矩阵分解

包含《循环矩阵求逆的快速算法》、《Hankel矩阵及其逆矩阵的快速三角分解算法的改进》、《对称循环矩阵及其逆矩阵三角分解的快速算法》等论文

用于修复无效（不确定）协方差和相关矩阵的 MATLAB 函数集合，基于论文NJ Higham、N. Strabić 和 V. Šego，“通过收缩恢复确定性，应用到具有固定块的相关矩阵”，MIMS EPrint 2014.54，曼彻斯特数学科学研究所，曼彻斯特大学，英国，2014 年 11 月。

MATLAB求解矩阵的特征值 源程序代码.zip

2022年大连理工大学矩阵与数值分析课程数值实验报告-矩阵上机 【数值实验要求 1、 数值实验报告内容：要包含题目，算法公式，实验程序，正确的数值结果和图形以及相 应的误差分析； 数值实验题目： 教学、实验教材 《计算机科学计算》第二版 张宏伟等 编著 高等教育出版社 第 162 页 第四章课后习题第 12 题 第 216 页 第六章课后习题第 13 题 《数值分析方法与应用》，张宏伟、孟兆良编著；大连理工大学出版社 第 214 页： 一、基础知识部分 1、2 二、线性方程组求解 1、2、7 三、非线性方程求解 2、 6 四、插值与逼近 1、 2、 4 五、数值积分 1 六、微分方程数值解法 1】

vs运行matlab代码 PCA_vs_NMF Compare the decomposition results of PCA and Non-negative Matrix Factorization (NMF) on Yale's faces dataset. PCA: 使用matlab自带的函数实现 NMF: 自己写了实现的代码 测试数据： 耶鲁大学的人脸数据库。考虑到可能有版权的问题，所以没有上传相应的数据，大家可以自己去相应的网站上下载。 结果： result_analysis.pdf中有给出我自己运行出的结果和相应的分析。

1. QP等式约束构建 2. 如何求d 3. 闭式法步骤 1. 先确定轨迹阶数（比如5阶），再确定 向量中的约束量（pva），进而根据各段的时间分配求得 2.

李保滨老师矩阵分析与应用的大部分资料合集，包括教材，教材答案，作业题，作业答案，多年的期末试卷等，希望对大家学习矩阵有一定的帮助

随着商业智能系统和数据挖掘技术的发展，用户的行为数据对企业决策产生了重要的影响。网络电子商务平台可以利用这些数据分析后的结果，对特定的用户推送他们感兴趣的商品，这样能增强用户黏度，提高平台的商业价值。提出一种基于用户行为分析的个性化推荐算法，将用户的行为信息转化为用户评分矩阵，且提出一种改进的正则化非负矩阵分解算法，在原始正则化非负矩阵分解算法的基础上加入偏置信息。改进算法充分挖掘用户在网页上点击、购买、浏览、收藏等行为信息，将用户感兴趣的商品及时推送给用户。实验结果验证了本文所提出的两种算法的有效性和高效性。