LU分解法解線性方程組，內(nèi)含LU分解函數(shù)以及調(diào)用的例子
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：蟲蟲蟲蟲蟲蟲
數(shù)值與符號(hào)計(jì)算LU分解法，運(yùn)用LU分解函數(shù)求解Ax＝b的矩陣運(yùn)算
標(biāo)簽： 數(shù)值 分解 符號(hào) 計(jì)算
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶：sdq_123
這是用vc編的LU分解法，也叫杜利 特兒法，子過程LUDCMP將矩陣分解 為上三角和下三角矩陣，子過程LU BKSB利用LUDCMP的分解結(jié)果得到線 性方程組的解
標(biāo)簽： 分解
上傳時(shí)間： 2014-09-07
上傳用戶：dave520l
本題采用的計(jì)算方法為：矩陣的 分解和Cholesky分解。根據(jù)Gauss消去法的的矩陣意義，可以將矩陣A分解為一個(gè)單位下三角矩陣與一個(gè)上三角矩陣的乘積即：即矩陣的LU分解A=LU，進(jìn)而可以分解為： 的形式。當(dāng)A為對(duì)稱矩陣時(shí)，A可分解為： 的形式。
標(biāo)簽： Cholesky Gauss 矩陣 分解
上傳時(shí)間： 2015-10-22
上傳用戶：hopy
根據(jù)DFT的基二分解方法，可以發(fā)現(xiàn)在第L（L表示從左到右的運(yùn)算級(jí)數(shù)，L＝1，2，3…M）級(jí)中，每個(gè)蝶形的兩個(gè)輸入數(shù)據(jù)相距B=2^(L-1)個(gè)點(diǎn)，同一旋轉(zhuǎn)因子對(duì)應(yīng)著間隔為2^L點(diǎn)的2^(M-L)個(gè)蝶形。從輸入端開始，逐級(jí)進(jìn)行，共進(jìn)行M級(jí)運(yùn)算。在進(jìn)行L級(jí)運(yùn)算時(shí)，依次求出個(gè)2^(L-1)不同的旋轉(zhuǎn)因子，每求出一個(gè)旋轉(zhuǎn)因子，就計(jì)算完它對(duì)應(yīng)的所有的2^(M-L)個(gè)蝶形。因此我們可以用三重循環(huán)程序?qū)崿F(xiàn)FFT變換。同一級(jí)中，每個(gè)蝶形的兩個(gè)輸入數(shù)據(jù)只對(duì)本蝶形有用，而且每個(gè)蝶形的輸入、輸出數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)又同在一條水平線上，所以輸出數(shù)據(jù)可以立即存入原輸入數(shù)據(jù)所占用的存儲(chǔ)單元。這種方法可稱為原址計(jì)算，可節(jié)省大量的存儲(chǔ)單元。附件包含算法流程圖和源程序。
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：qiao8960
包括使用修正Gram-Schmit算法實(shí)現(xiàn)QR分解，自編LU分解、利用冪法和反冪法計(jì)算矩陣最大和最小特征值的程序。例外附有使用這些算法的例子供參考。 QR decomposition algorithm based on modified Gram-Schmit LU decomposition algorithm algorithm used to find maximum and minimum eigenvalue based on power and inverse power method and some examples are also included.
標(biāo)簽： Gram-Schmit 正 分解 算法
上傳時(shí)間： 2016-09-07
上傳用戶：cooran
Sparse LU Decomposition using FPGA，使用fpga實(shí)現(xiàn)lu分解的算法實(shí)現(xiàn)
標(biāo)簽： Decomposition Sparse using FPGA
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：WMC_geophy
FFT算法的基本原理是把長序列的DFT逐次分解為較短序列的DFT。按照抽取方式的不同可分為DIT-FFT（按時(shí)間抽取）和DIF-FFT（按頻率抽取）算法。按照蝶形運(yùn)算的構(gòu)成不同可分為基2、基4、基8以及任意因子（2n,n為大于1的整數(shù)），基2、基4算法較為常用。
標(biāo)簽： DFT DIT-FFT DIF-FFT FFT
上傳時(shí)間： 2014-01-13
上傳用戶：bjgaofei
基于GM算法和QR分解實(shí)現(xiàn)的穩(wěn)健奇異值分解算法，通過該算法可以獲取一個(gè)數(shù)居陣的穩(wěn)健方差－協(xié)方差陣。在該穩(wěn)健方差－協(xié)方差陣上可以進(jìn)行諸如，穩(wěn)健主成份分解、穩(wěn)健聚類、穩(wěn)健因子分析等操作。
上傳時(shí)間： 2013-12-13
上傳用戶：15071087253
種基于圖像質(zhì)量因子的圖像融合客觀評(píng)價(jià)方法。該方法利用熵加權(quán)和均方根圖像融合質(zhì)量因子對(duì)融合圖像與源圖像間的相關(guān)性、 亮度失真和對(duì)比度失真進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),因而在不同融合方法和不同源圖像的條件下,可獲得標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)估統(tǒng)計(jì)量。采用加權(quán)平均、 拉普拉斯塔形分解及基于小波變換的圖像融合法為例,通過對(duì)多傳感器圖像進(jìn)行融合評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn),證明了該方法的有效性和魯棒性。
標(biāo)簽： 圖像 圖像融合 失真 圖像質(zhì)量
上傳時(shí)間： 2014-01-13
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