Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Дополнительные матричные функции




В профессиональные версии Math CAD включён ряд дополнительных матричных функций. Они перечислены ниже:

eigenvals (M) возвращает вектор, содержащий собственные значения матрицыМ;
eisenvec (M,Z) для указанной матрицы М и заданного собственного значения Z возвращает принадлежащий этому собственному значению вектор;
eigenvecs (M) возвращает матрицу, столбцами которой являются собственные векторы матрицы М (порядок расположения собственных векторов соответствует порядку собственных значений, возвращаемых функцией eigenvals);
genvals (M,N) возвращает вектор обобщенных собственных значений v,, соответствующий решению уравнения M · x = vi – N - x (матрицы М и N должны быть вещественными);
genvals (M,N) возвращает матрицу, столбцы которой содержат нормированные обобщенные собственные векторы;
+ lu (M) выполняет треугольное разложение матрицыМ: P · M = L · U, L и U - соответственно нижняя и верхняя треугольные матрицы. Все четыре матрицы квадратные, одного порядка;
+ qr (A) дает разложение матрицы A, A=Q · R, где Q - ортогональная матрица и > — верхняя треугольная матрица;
+ svd (A) дает сингулярное разложение матрицы А размером n·m: A=U · S ·VT где и - ортогональные матрицы размером m·m и n·n соответственно, S - диагональная матрица, на диагонали которой расположены сингулярные числа матрицы А;
+ svds (A) возвращает вектор, содержащий сингулярные числа матрицы А размером m·n, где m³ n;
Egeninv (A) возвращает матрицу левую обратную к матрице А. L·A=E,гдеE –единичная матрица размером n·n, L– прямоугольная матрица размером n·m, A – прямоугольная матрица размеромm·n.



Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-11-06; Просмотров: 313; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.008 сек.