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

Matlab代码生成fpga HLS_designs 使用HLS进行Cholesky，LU和QR分解的脉动阵列实现 开始吧 环境 Ubuntu 16.04.5 LTS Xilinx Vivado HLS v2017.4 Matlab R2017a 目录树 在每个设计文件夹中，这是： |-- Design_Folder/ |- common/ |- model4x4/ |- template/ common/文件夹包含为不同设计共享的脚本文件。 文件夹model4x4/提供了4x4实现的示例，并在代码旁边提供了详细的注释。 文件夹template/包含用于生成代码的模板cpp文件。 要了解每种设计，请转到model4x4/并查看design_name.cpp的注释，并在必要时参考以下所示的插图design_name.cpp 运行 对于每种设计， 转到common/ 。 找到algorithm_name.cfg.xml ，根据您的矩阵大小MxN对其进行修改。 请根据BIT = ceiling(log2(SIZE))手动修改参数BIT 。 运行runit.csh 。 它将生成一个内部设计为M

高压（HV）集成电路ESD&LU;防护设计技术

20210719-中信证券-陆金所控股-LU.US-投资价值分析报告：核心价值是平安普惠，受益于行业供给侧改革.pdf

lu_result_verification.m

计算稀疏矩阵往往比较头疼，有比较传统的共轭梯度CG算法，也有先验共轭梯法等。总的来说LU分解算法，效率比较高。这是标准的C代码

在网上找了很久都找不到python编写的，于是自己写了，在这里分享一下，代码调试通过，有详细注释。这里主要编写了一个自定义函数Doolittle（A,B）用于解AX=B的方程组，途中输出L、U矩阵和中间矩阵y和最终的解x。希望对大家有帮助！

Lu是一个可对字符串表达式进行动态编译和运行的动态链接库（dll），是一种易于扩展的轻量级嵌入式脚本，提供自动内存管理，也可以手动管理内存。Lu有丰富的运算符和数据类型，大多数运算符可进行重载。Lu的优势在于简单易用和可扩展性强。Lu是强类型的脚本。Lu可对编译及运行错误进行准确定位。Lu可用于各类数学软件的设计，也可用作报表处理、web、组态软件、游戏等的脚本，具有很高的执行效率。 　　Lu用stdcall调用协议输出了动态库函数，可供C/C++、VB、delphi、FORTRAN等程序使用。

采用fortran代码编写的矩阵的LU分解及大型多元方程的计算

matlab，矩阵分解方法之一——LU分解方法，用于学习交流。矩阵的三角分解是一个方阵分解为两个基本三角阵的乘积，其中一个三角阵为上三角阵，另一个是下三角阵。这种分解为LU分解。