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householdqr
- 运用househoulder变换求解线性最小二乘问题，实现矩阵的QR分解-Transform househoulder use for solving linear least squares problem, the realization of the QR matrix decomposition
56465416
- 介绍一种实用的二维条码识别算法。首先探讨了二维条码的定位与分割算法,利用Hough变换与Sobel边缘检测把条码图像从原始采集的图像中有效地分割出来 然后分析了条码图像经过光学系统的噪声模型,提出了一种计算点扩展函数标准方差的算法 采用Flourier变换自适应地选取阈值去除噪声导致的无效边界,从而得到条码的基本模块。实验结果表明,该算法具有很好的抗噪性,提高了二维条码的识别率。 -A practical two-dimensional barcode recognition algorit
yibanshijuzhenqiyizhifenjie
- 一般实矩阵的奇异值分解，利用豪斯赫尔德变换及变形QR算法对一般实矩阵进行奇异值分解。-A general real matrix singular value decomposition, the use of house Herder transformation and deformation of a general real matrix QR algorithm for singular value decomposition.
CH3
- 3.2 实对称三对角阵的全部特征值与特征向量的计算csstq.c 3.3 约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法chhbg.c 3.4 求赫申伯格矩阵全部特征值的QR方法chhqr.c 3.5 求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法cjcbi.c-3.2 real symmetric tridiagonal matrix of all eigenvalues and eigenvectors of the calculation of csstq.c 3.3 Reduced g
house
- 利用householder变换对矩阵做QR分解，它将矩阵分解成一个正规正交矩阵Q与上三角形矩阵R。 - The matrix is decomposed into a regular orthogonal matrix Q and an upper triangular matrix R by QR decomposition using the householder transform.
QR
- 自动识别矩阵规模，进行QR分解运算，采用HouseHolder变换做成上Hessenberg矩阵，然后通过Givens变换做QR分解。(The size of the matrix is automatically identified, the QR decomposition operation is performed, the HouseHolder transform is used to make the upper Hessenberg matrix, and then the Q
matlab数值特征值与特征向量计算 实例源程序代码
- 特征值与特征向量的计算 339 10.1 特征值问题概述 339 10.1.1 特征多项式 339 10.1.2 特征值范围估计 340 10.2 幂法及反幂法 341 10.2.1 幂法 341 10.2.2 幂法的加速 344 10.2.3 反幂法 350 10.2.4 混合幂法 352 10.3 实对称矩阵的Jacobi法 353 10.3.1 Givens变换 353 10.3.2 基本Jacobi法 358 10.