計算矩陣連乘積 問題描述 在科學計算中經(jīng)常要計算矩陣的乘積。矩陣A和B可乘的條件是矩陣A的列數(shù)等于矩陣B的行數(shù)。若A是一個p×q的矩陣，B是一個q×r的矩陣，則其乘積C=AB是一個p×r的矩陣。
上傳時間： 2015-03-25
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％直接型到并聯(lián)型的轉(zhuǎn)換 ％ ％[C,B,A]=dir2par(b,a) ％C為當b的長度大于a時的多項式部分 ％B為包含各bk的K乘2維實系數(shù)矩陣 ％A為包含各ak的K乘3維實系數(shù)矩陣 ％b為直接型分子多項式系數(shù) ％a為直接型分母多項式系數(shù) ％
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：lizhen9880
四選一選擇器,輸入四個,輸出1個.當NM=00時選A 當NM=01時選B 當NM=10時選C 當NM=11時選D
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：woshiayin
* 高斯列主元素消去法求解矩陣方程AX=B,其中A是N*N的矩陣,B是N*M矩陣 * 輸入: n----方陣A的行數(shù) * a----矩陣A * m----矩陣B的列數(shù) * b----矩陣B * 輸出: det----矩陣A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩陣 * b----矩陣方程的解X
上傳時間： 2015-07-26
上傳用戶：xauthu
Distributed Median,Alice has an array A, and Bob has an array B. All elements in A and B are distinct. Alice and Bob are interested in finding the median element of their combined arrays.
標簽： array B. Distributed has
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：洛木卓
％ SSOR預處理的共軛梯度法求解方程Ax=b ％ 輸入?yún)?shù)說明 ％ A 正定矩陣[n*n] ％ b 右邊向量 ％ omega SSOR預處理參數(shù)(0--2) ％ Times 迭代次數(shù) ％ errtol 給定誤差終止條件 ％ ％輸出參數(shù) ％ NewX 方程Ax=b的x近似解 ％ avgerr 求解的當前平均絕對誤差
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：一諾88
Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束：dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié)：此算法簡單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時間： 2013-12-01
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1． Matrix-chain product. The following are some instances a) <3, 5, 2, 1,10> b) <2, 7, 3, 6, 10> c) <10, 3, 15, 12, 7, 2> d) <7, 2, 4, 15, 20, 5>
標簽： Matrix-chain following instances product
上傳時間： 2014-11-28
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高斯列主元素消去法求解矩陣方程AX=B,其中A是N*N的矩陣,B是N*M矩陣
上傳時間： 2017-01-01
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數(shù)值分析高斯——列主元消去法主程序 說明如下： ％ a----input,matrix of coefficient ％ b----input,right vector ％ sol----output,returns the solution of linear equation
標簽： input coefficient matrix vector
上傳時間： 2017-01-01
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