AHBEIGS：将为标准特征值问题 A*x = lambda*x 或广义特征值问题 A*x = lambda*B*x 找到一些特征值和特征向量。 [V,D,FLAG] = AHBEIGS(A,OPTIONS) [V,D,FLAG] = AHBEIGS(A,B,OPTIONS) [V,D,FLAG] = AHBEIGS('Afunc',N,B,OPTIONS) 第一个输入参数必须是矩阵 A，它可以作为数字矩阵或作为计算乘积 A*X 或 inv(B)*A*​​X 的 M 文件 ('Afunc') 传递，其中 X 是 ( N x blsz) 矩阵。 该程序基于块 Arnoldi 方法，该方法利用 Householder 反射来保持正交性，并通过使用 Schur 向量增加 Krylov 子空间来实现重新启动。 由 NSF 资助 DMS-0311786 支持的研究。

QR法求解特征值特征向量(MATLAB)课设,已经调试成功

目录简介投影矩阵的代码实现已知条件代码实现 简介 摄像机标定(Camera calibration)中存在的一个关键问题：如何求解投影矩阵 有了投影矩阵，我们便可以把世界坐标系变化到图像坐标系。 本文主要通过特征向量法来求解投影矩阵。 投影矩阵的代码实现 已知条件 n个三维世界坐标点(保存在dat文件中) n个二维图像坐标点(保存在dat文件中) 使用工具： 环境：windows10+python3.7+pycharm2019 第三方库：numpy 原理见论文链接：(https://wenku.baidu.com/view/db2774d083d049649b66588e.html) 代码实现

颜庆津版数值分析编程作业，C语言(少量C++语法)实现矩阵的QR分解法迭代求矩阵的全部复数格式特征值，先对矩阵进行拟上三角化再迭代，迭代求出全部特征值后使用列主元素高斯消元法求出所有实特征值对应的特征向量。

随机森林算法，用于分类和数据挖掘，本人在matlab 2017a上运行，亲测程序能跑通，不错的程序。程序很简单。

从椭圆球面波函数(Prolate spheroidal wave function，PSWF)脉冲组的互相关矩阵入手，以互相关矩阵的特征向量作为加权系数向量，对原PSWF脉冲组进行加权求和，从而得到新的多频带正交PSWF脉冲组。仿真结果表明：该方法突破了传统Gram-Schmidt正交化在脉冲个数上的限制，同时保持了PSWF脉冲的高能量聚集性和误码率性能，并具有实时性好、易于工程实现的优点。

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本文档详细的介绍了如何利用MATLAB中的eig函数来计算矩阵的特征值，特征向量以及矩阵对角化