И другие программы этой серии
-0.0265
-0.2416
-0.9700
-0.3080
-0.9212
0.2378
-0.9510
0.3051
-0.0500
R =
-0.6171
-0.7153
-0.3123
0
-0.1599
-0.7858
0
0
-0.5356
>> [Ql,Rl]=qrdelete(Q,R,2)
Ql =
-0.0265
0.7459
0.6655
-0.3080
0.6272
-0.7153
-0.9510
-0.2239
0.2131
Rl =
-0.6171
-0.3123
0
0.9510
0 0
[Q,R] = qrinsert(Q,R,j,x) изменяет Q и R таким образом, чтобы пересчитать разложение матрицы À для случая, когда в матрице À перед j-ым столбцом вставлен столбец x. Входные значения Q и R представляют QR-разложение матрицы A как результат действия [Q,R]=qr(A). Аргумент x – вектор-столбец, который нужно вставить в матрицу A. Аргумент j определяет столбец, перед которым будет вставлен вектор x. Примеры:
>> C=rand(3,3) C =
0.1210 0.8928 0.8656
0.4508 0.2731 0.2324
0.7159 0.2548 0.8049
>> [Q,R]=qr(C) Q =
R =
-0.1416 -0.5275 -0.8377
-0.8546 0 0
0.9835
0.0213
-0.1797
-0.4839
0.8381
0
0.1126
-0.8493
0.5157
-0.9194 0.7116 0.3152
>> x=[0.5,-0.3,0.2];[Q2,R2]=qrinsert(Q,R,2,x\') Q2 =
R2
-0.1416 -0.5275 -0.8377
-0.8546 0 0
0.7995
-0.5600
0.2174
-0.0801 0.6112
-0.5838
-0.6389
0.5010
-0.4839
0.6163
-0.5681
-0.9194
0.7369
-0.2505
4.4.12. Вычисление собственных значений и сингулярных чисел
Во многих областях математики и прикладных наук большое значение имеют средства для вычисления собственных значений (собственных чисел, характеристических чисел, решений векового уравнения) матриц, принадлежащих им векторов и сингулярных чисел. В новой версии MATLAB собственные вектора нормализуются иначе, чем в предыдущих.
Начало в части 1