《Matrix Algorithms（两卷全）》作者：G. W. Stewart ，著作，本资源包含两卷，：[卷一] Matrix Algorithms: Volume 1, Basic Decompositions Paperback；[卷二] Matrix Algorithms, Volume II: Eigensystems Paperback

这是一本很好的矩阵计算书,是研究数值计算方向的一本很好的工具书

Java实现矩阵的多线程的乘法计算。其中可以自定义矩阵的大小，并对输入除外进行一定的容错处理。

数据结构实验报告 稀疏矩阵计算器。稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储（只存储非零元）和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。以“带行逻辑链接信息”的三元组顺序表表示稀疏矩阵，实现两个矩阵相加、相减和相乘的运算。稀疏矩阵的输入形式采用三元组表示，而运算结果的矩阵则以通常的阵列形式列出。稀疏矩阵的输出要求：矩阵的行数、列数、非零元个数，以及详细的矩阵阵列形式。

利用JAVA实现的一个简单的矩阵计算器，可以实现矩阵间的加法，减法和乘法，有详细的注释

做简单矩阵计算的源代码，只能做加减乘除求逆转置等简单计算，如有问题，请在https://blog.csdn.net/xk6891/article/details/82081931留言交流

用于计算激光经过透镜以及空间之后的腰斑变化，其中参量有透镜焦距，沿Z轴距离等

此项目主要是在不使用数据库进行存储的情况下，利用邻边矩阵存储数值，并计算n-1个城市之间的最小权值也就是最小路线

WEIGHTEDCORRS 返回加权相关系数的对称矩阵 R，该矩阵根据输入的 T×N 矩阵 Y 计算，该矩阵 Y 的行是观察值，列是变量，以及观察值权重的输入 T×1 向量 w。 如果观测值的相关性不同并且需要根据某些理论假设或知识进行加权，则此函数可能是 CORRCOEF 的有效替代方法。 R = WEIGHTEDCORRS(Y, w) 返回一个半正定矩阵 R，即它的所有特征值都是非负的（参见帮助部分的示例 1）。 WEIGHTEDCORRS 是这样的 WEIGHTEDCORRS(Y, w) == WEIGHTEDCORRS(a * Y + b, w) 其中 a 和 b 是两个实数（参见帮助部分的示例 1）。 此外，如果通过任意仿射变换 y = a * x + b 改变 Y 的每一列的单位制，函数提供的结果不会改变，其中 a 和 b 是两个实数，a > 0 (请参阅帮助部分中的示例

% 此函数返回沿 x、y 和 z 方向的旋转% 旋转矩阵 ％输入： % R= 3x3 旋转矩阵％输出： % rx= 以弧度为单位沿 x 方向旋转% ry= 以弧度为单位沿 y 方向旋转% rz= 以弧度为单位沿 z 方向旋转% R = % % [ cos(ry)*cos(rz), -cos(ry)*sin(rz), sin(ry)] % [ cos(rx)*sin(rz) + cos(rz)*sin(rx)*sin(ry), cos(rx)*cos(rz) - sin(rx)*sin(ry)*sin(rz) ), -cos(ry)*sin(rx)] % [ sin(rx)*sin(rz) - cos(rx)*cos(rz)*sin(ry), cos(rz)*sin(rx) + cos(rx)*sin(ry)*sin(rz) ), cos(rx)*cos(ry)] % 作者 : Sand