QR方法

QR源程序的优化设计

QR码变换的程序设计在不断优化，以适应多种应用场景。随着技术的进步，QR码的应用范围正在扩展。

Matlab 0 2024-09-27

使用QR方法计算矩阵特征值——MySQL性能优化与架构设计学习笔记

为了更直观地反映特征值随迭代次数增加的收敛情况，在程序设计中直接展示了特征值的图像表现（见图7.6）。从图7.6可以看出，在开始几次迭代中可能会出现一些波动，但随着迭代次数增加，特征值逐渐趋于稳定。总体而言，QR方法是一种非常有效的矩阵特征值计算方法。

Matlab 0 2024-09-28

QR分解在方程组求解中的应用

Matlab程序利用QR分解方法求解方程组经过了作者的测试和验证，证明其有效性和可靠性。QR分解是一种常用的数值方法，特别适用于解决复杂的线性方程组。

算法与数据结构 0 2024-08-19

金融科技视角下的QR分位数回归

随着金融科技的发展，QR分位数回归方法在数据分析中日益突出。

统计分析 0 2024-09-13

Sparse Matrix Null Space and Orthogonal Basis Calculation Using QR Decomposition

使用带行置换的QR分解计算稀疏矩阵的NULL空间和ORTHOGONAL基的两个简单函数。对于FULL矩阵，Matlab库存函数NULL和ORTH使用SVD分解，这不适用于SPARSE矩阵。从Matlab 2009B开始，QR分解可用于稀疏矩阵，能够有效估计正交基，而无需将矩阵转换为FULL形式。

Matlab 0 2024-11-04

QR分解计算特征值的应用与Matlab开发

我们利用QR分解来计算矩阵的特征值。这一方法是迭代的，并生成一个上三角矩阵，特征值即为该矩阵的对角元素。我们的发现显示，这些特征值与Matlab内置函数eig计算结果一致。您可以在以下链接中找到类似用Mathematica实现的程序：http://library.wolfram.com/infocenter/MathSource/6612/

Matlab 0 2024-09-25

对矩阵A的前行进行QR分解和奇异值分解Matlab教程

在这个教程中，我们将对矩阵A的前4行进行QR分解和奇异值分解。接着，我们计算矩阵A的特征根和对应的特征向量，以确定矩阵A是否可对角化。最后，我们计算矩阵A的指数、开平方和余弦值，并且计算每个元素的指数、开平方和余弦值（单位为度）。这些步骤将帮助您深入理解矩阵A在数学上的各种运算。

Matlab 2 2024-07-18

对矩阵A的部分行进行QR分解和奇异值分解——matlab教材

4．对矩阵A的部分行进行QR分解和奇异值分解，矩阵A与第1题相同。 5．计算矩阵A的特征值和对应的特征向量，判断其是否可对角化，矩阵A与第1题相同。 6．计算矩阵A的指数、平方根和余弦值，矩阵A与第1题相同。 7．计算矩阵A每个元素的指数、平方根和余弦值（单位为度），矩阵A与第1题相同。如何计算矩阵的余弦？

Matlab 2 2024-07-16

图像分类方法

空间金字塔模型对图像进行划分，分别提取各子块特征，赋予不同权重。三层模型下，划分等级0权重1/4，等级1权重1/4，等级2权重1/2。该模型有效描述图像的空间信息。 数据分类算法包括最大熵、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。

数据挖掘 4 2024-04-30

Close方法解读

Close方法用于终止与数据源连接，释放连接所占用的系统资源。虽然该方法关闭Connection对象，但并未释放对象本身，因此关闭后的Connection对象可再次通过Open方法打开，无需重建。

SQLServer 3 2024-05-01