对称矩阵求和

MATLAB教程对称实矩阵A的处理方法

在MATLAB中处理对称实矩阵A时，需注意其特性，即满足A^T = A。对于2×2矩阵，要求A(1,2) = A(2,1)。例如，给定A=[1,2;2,2]，使用eigshow(A)可以观察到其特征值λ和相应的椭圆轨迹，其中特征值分别为-0.5616和3.5616，与椭圆轨迹的主轴对应。这种对称实矩阵的处理方式能够直观地通过图形展示其特性。

Matlab 2 2024-07-26

求解非对称微分Riccati矩阵方程Matlab开发

解决非对称微分Riccati矩阵方程的方法，通过后向微分公式法。给定初始条件和参数，该方法在Matlab环境中实现。输入包括矩阵A、B、C、D以及初始矩阵Y0，输出包括方程在特定时间范围内的解Y和特定时间点tf的解Ytf。作者为拉赫利法·萨德克，最后修改日期为2019年9月29日，联系邮箱为lakhlifasdek@gmail.com。

Matlab 0 2024-08-23

求和 - 确定性简单明确的求和脚本

此脚本展示了1和2之间的简单求和(1/x)。事实上，它是通过积分法分析1和2之间的1/x。您可以用它来进行求和。只需修改初始点和最终点的变量ni和nf作为n。然后修改要求和的表达式。将原始代码的结果与ln(2)的数值结果进行比较。

Matlab 0 2024-08-26

Excel 条件求和

在 Excel 表格中使用条件求和功能时，可以在相应的单元格内输入条件，系统会自动根据条件进行求和计算。

MongoDB 10 2024-05-15

使用Durbin递归求解Hermitian对称Toeplitz矩阵T的Cholesky因子的逆-MATLAB开发

使用Durbin递归[1]来计算正定Hermitian对称Toeplitz矩阵T（N≥2）的Cholesky因子的逆。该方法由Gene H. Golub和Charles F. Van Loan在其著作《矩阵计算》第三版中的算法4.7.1（Durbin算法）中详细描述。这项工作于2015年9月4日由Aravindh Krishnamoorthy发布，遵循BSD许可下的第二条款。[1]

Matlab 0 2024-09-30

MATLAB基本运算：求和和求积

求和：- sum(X)：计算向量X元素的和。- sum(A)：按列计算矩阵A元素的和，返回一个行向量。- sum(A, dim)：按指定的维度dim计算A元素的和。 求积：- prod(X)：计算向量X元素的乘积。- prod(A)：按列计算矩阵A元素的乘积，返回一个行向量。- prod(A, dim)：按指定的维度dim计算A元素的乘积。 累加和与累乘积：- cumsum(X)：计算向量X元素的累加和，返回一个向量。- cumprod(X)：计算向量X元素的累乘积，返回一个向量。

Matlab 3 2024-05-30

Matlab中的符号求和运算教程

在Matlab中进行符号求和操作时，可以利用symsum函数。例如，定义符号变量n，计算级数1/n^2的无穷和及其前100项的部分和，或者定义变量x，计算函数级数x/n^2的无穷和。symsum函数的使用格式为symsum(f,n,a,b)，其中f为要求和的表达式，n为求和变量，a和b为求和的上下限。在Matlab中，通过symsum函数可以方便地进行符号求和运算。

Matlab 2 2024-07-31

Matlab 函数求和代码转换为 Python

该代码用于分析来自 MEDAsociates 操作室的输出，便于研究人员使用，无需复杂的编程经验。它将数字列表（时间和事件代码）转换为便于分析的数据，包括鼠标行为和操作室信息。

Matlab 3 2024-04-28

如何深入理解用户需求和环境

产品设计的核心在于了解用户需求和使用环境的合理性。例如，高跟鞋适合舞会但不适合打网球，适合女性但不适合男性。只有通过深入了解用户和环境，才能确定产品是否实用，并将实用性转化为易用性。数据分析是最常见的方法之一，早期在IT行业被称为\"数据库营销\"。沃尔玛的\"啤酒和尿布\"故事是数据挖掘的成功案例，展示了其在商业价值中的重要性。现今，许多企业都重视数据分析，例如门户网站通过详细记录每个页面的点击率和用户操作情况来优化用户体验。

数据挖掘 2 2024-07-14

解读非对称灯具配光曲线

某些灯具的设计并非对称结构，为了准确描述这类灯具的光强分布，需要借助多个截面的配光曲线。这些曲线以灯具轴线为基准，展示光线在不同方向上的强度变化，从而全面反映其空间照度特性。

Informix 5 2024-05-12