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矩阵论中比较重要的一种算法givens矩阵变换算法 自己编写的 调试通过-矩阵论more important givens of an algorithm matrix transformation algorithm I have written through the debug
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矩阵QR分解实例，使用Givens和Householder两种方法-QR decomposition, using Givens and Househoulder method
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Write two e￠ cient MATLAB functions, qrhouse.m and qrgivens.m, that
compute the QR decomposition of a matrix using Householder transforma-
tions and Givens rotations respectively
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运用matlab编程语言，实现利用Householder变换和Givens变换求解矩阵的QR分解-Use matlab programming language, the realization and the Givens transformations using the Householder transformation matrix QR decomposition to solve
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本次程序是一个综合程序，功能是实现矩阵分解，包含有四种算法：LU分解、QR分解、Householder Reduction、Givens Reduction-The program is a comprehensive program, whose function is performming factorization for matrix, including four algorithms: LU decomposition, QR decomposition, Householder
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完成关于矩阵分解的LU、QR（Gram-Schmidt）、Orthogonal Reduction (Householder reduction 和Givens reduction)程序实现，要求如下：
1、一个综合程序，根据选择参数的不同，实现不同的矩阵分解；
2、可以用matlab等编写程序，需附上简单的程序说明，比如参数代表什么意思，输入什么，输出什么等等；
不能为直接调用matlab等函数库；-Complete LU decomposition on the matrix
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要求完成课堂上讲的关于矩阵分解的LU、QR（Gram-Schmidt）、Orthogonal Reduction (Householder reduction 和Givens reduction)程序实现，要求如下：
1、一个综合程序，根据选择参数的不同，实现不同的矩阵分解；
2、可以用matlab等编写程序，需附上简单的程序说明，比如参数代表什么意思，输入什么，输出什么等等；
3、一定是可执行文件，不能是word或者txt文档。附上源代码，不能为直接调用matlab等函数库
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实现矩阵的各种分解，LU分解，QR分解，Householder分解，Givens 分解-To achieve a variety of matrix decomposition, LU decomposition, QR decomposition, Householder decomposition, Givens decomposition
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输入矩阵的维数以及各个元素，选择矩阵分解的方法，进行分解。
有四种分解方法：
1、LU 分解
2、Gram-schmidt分解
3、Householder分解
4、Givens分解
-matrix decomposition methods
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GS迭代， Cholesky 分解 Givens方法，Householder 方法(Gs iteration cholesky decomposition)
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Givens rotation and Householder reflection
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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
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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
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