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    幂迭代法求矩阵特征值的Fortran程序

    昨天所发布的迭代法称为正迭代法,用于求矩阵的主特征值,也就是指矩阵的所有特征值中最大的一个。其算法如下: 满足精度要求后停止迭代,xj是特征向量,λj是特征值。...后记 正迭代法,用于求矩阵的主特征值,也就是指矩阵的所有特征值中最大的一个。有正迭代法就有逆迭代法,逆迭代法可以求矩阵的最小特征值以及对应的特征向量。...幂迭代法是子空间迭代,Lancos迭代等方法求结构自振频率的基础。 稍后会推出逆迭代法,敬请关注。 对于计算特征值,没有直接的方法。2阶或3阶矩阵可以采用特征多项式来求。...但如果试图求下列矩阵的特征值,我们试图用特征多项式 P(x)=(x-1)(x-2)...(x-20) 求特征值是不明智的。...借助于最小二乘,得到: 以上求特征值的方法叫幂迭代法。

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    伴随矩阵求逆矩阵(已知A的伴随矩阵求A的逆矩阵)

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 在之前的文章《线性代数之矩阵》中已经介绍了一些关于矩阵的基本概念,本篇文章主要就求解逆矩阵进行进一步总结。...=0,我们就称A为非奇异矩阵。奇异矩阵是没有逆矩阵的。...最后我想说的是我本来想求逆矩阵的,不凑巧找了个奇异矩阵,饶恕我吧:( 伴随矩阵 Adjugate Matrix 伴随矩阵是将matrix of cofactors进行转置(transpose)之后得到的矩阵...[3,2] 由于本篇文章的例子A是一个奇异矩阵,因此没有逆矩阵,但如果是非奇异矩阵,我们则可以按照之前的公式求得逆矩阵。...逆矩阵计算 初等变换 求解逆矩阵除了上面的方法外,还可以用更加直观的方法进行求解,这就是初等变换,其原理就是根据A乘以A的逆等于单位矩阵I这个原理,感兴趣的同学可以看参考链接中的视频。

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    如何求逆矩阵_副对角线矩阵的逆矩阵怎么求

    作为一只数学基础一般般的程序猿,有时候连怎么求逆矩阵都不记得,之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何求3×3矩阵的逆矩阵的文章,特转载过来供大家查询以及自己备忘。...行列式的值通常显示为逆矩阵的分母值,如果行列式的值为零,说明矩阵不可逆。 什么?行列式怎么算也不记得了?我特意翻出了当年的数学课件。 好的,下面是第二步求出转置矩阵。...矩阵的转置体现在沿对角线作镜面反转,也就是将元素 (i,j) 与元素 (j,i) 互换。 第三步,求出每个2X2小矩阵的行列式的值。...第四步,将它们表示为如图所示的辅助因子矩阵,并将每一项与显示的符号相乘。这样就得到了伴随矩阵(有时也称为共轭矩阵),用 Adj(M) 表示。...第五步,由前面所求出的伴随矩阵除以第一步求出的行列式的值,从而得到逆矩阵。 注意,这个方法也可以应用于含变量或未知量的矩阵中,比如代数矩阵 M 和它的逆矩阵 M^-1 。

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    matlab求矩阵的尺寸

    使用size函数A = imread('lenna.jpg');[h w] = size(A);解决方法:报错的原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致,修改一致即可解决方法...:报错的原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致,修改一致即可解决方法:报错的原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致...,修改一致即可解决方法:报错的原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致,修改一致即可解决方法:报错的原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致...,修改一致即可解决方法:报错的原因是函数返回值得数量不一致,查看函数返回值数量和调用函数时接收返回值的数量是不是一致,修改一致即可

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    python求逆矩阵的方法,Python 如何求矩阵的逆「建议收藏」

    print(np.linalg.inv(kernel)) 注意,Singular matrix奇异矩阵不可求逆 补充:python+numpy中矩阵的逆和伪逆的区别 定义: 对于矩阵A,如果存在一个矩阵...(此时的逆称为凯利逆) 矩阵A可逆的充分必要条件是|A|≠0。 伪逆矩阵是逆矩阵的广义形式。由于奇异矩阵或非方阵的矩阵不存在逆矩阵,但可以用函数pinv(A)求其伪逆矩阵。...代码如下: 1.矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a...)) # 对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 求逆,但必须先使用matirx转化 A = np.matrix(a) print(A.I) 2.矩阵求伪逆 import numpy...A 为奇异矩阵,不可逆 print(np.linalg.pinv(A)) # 求矩阵 A 的伪逆(广义逆矩阵),对应于MATLAB中 pinv() 函数 这就是矩阵的逆和伪逆的区别 截至2020/10

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    疯子的算法总结(五) 矩阵乘法 (矩阵快速幂)

    学过线性代数的都知道矩阵的乘法,矩阵乘法条件第为一个矩阵的行数等与第二个矩阵的列数,乘法为第一个矩阵的第一行乘以第二个矩阵的第一列的对应元素的和作为结果矩阵的第一行第一列的元素。...我们参考快速幂,将数字的乘法换成矩阵的乘法,可以得出矩阵快速幂的代码; #include using namespace std; const int MOD=1e8+5;...{ if(k &1) ans =muti(ans,a,mod); a = muti(a,a,mod); k >>=1; } return ans; } 应用:矩阵快速幂求斐波那契数列...我们定义一个矩阵A |0 1| |1 1| 定义F(0)=0,F(1)=1。 构成矩阵F矩阵|0 1| A矩阵的N次幂,乘以F矩阵的第一项就是第N个斐波那契数列。...证明: F矩阵乘以A矩阵代表将右侧元素给左侧,右侧元素等于右侧加左侧。矩阵的乘法满足结合律,所以FXX*……N……X = F (XXX……*X) 所以定义不同的F矩阵可以得到不同的斐波那契数列。

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    算法系列-----矩阵(五)-------------矩阵的求逆

    首先要明确一点:非方阵不能求逆 也就是 n == m需要去判断的,a.length == a[0].length 为了更好的看清代码,我们先看下数学过程: /** * 矩阵求逆 *...* @param args * 参数a是个浮点型(double)的二维数组, * @return 返回值是一个浮点型二维数组(矩阵a的逆矩阵) */ public...; y < n * 2; y++) { result[x][y - n] = matrix1[x][y]; } } return result; } 现在我们先来跟踪代码输出的四个主...for循环的结果分别是什么: -------------------------------- 1.0 2.00.0 0.0 3.0 4.00.0 0.0 --------------------...编代码就非常的清楚了 接下来我们再看看:过程处理是怎么样的一个过程: -------------------------------- 1.02.01.00.0 0.0-2.0-3.01.0 --

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    求逆矩阵的几种方法_求逆矩阵有几种方法

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...1.待定系数法 ** 矩阵A= 1, 2 -1,-3 假设所求的逆矩阵为 a,b c,d 则 这里写图片描述 从而可以得出方程组 a + 2c = 1 b + 2d = 0 -a...– 3c = 0 -b – 3d = 1 解得 a=3; b=2; c= -1; d= -1 2.伴随矩阵求逆矩阵 伴随矩阵是矩阵元素所对应的代数余子式,所构成的矩阵,转置后得到的新矩阵。...我们先求出伴随矩阵A*= -3, -2 1 , 1 接下来,求出矩阵A的行列式|A| =1*(-3) – (-1)* 2 = -3 + 2 = -1 从而逆矩阵A⁻¹=A*/|A| = A...*/(-1)= -A*= 3, 2 -1,-1 3.初等变换求逆矩阵 (下面我们介绍如何通过初等(行)变换来求逆矩阵) 首先,写出增广矩阵A|E,即矩阵A右侧放置一个同阶的单位矩阵,得到一个新矩阵

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