Утилиты для процедур факторизации матриц (Factorization utilities)

Вычисление функций от матриц (Matrix functions).

Собственные значения и сингулярные числа (Eigenvalues and singular values)

Линейные уравнения (Linear equations)

Матричный анализ (Matrix analysis)

  1. norm -Нормы векторов и матриц.
  2. normest -Оценка 2-нормы матриц.
  3. rank -Ранг матрицы.
  4. det -Детерминант матрицы
  5. trace -След матрицы (сумма диагональных элементов).
  6. null -Нуль- пространство (ядро) матрицы.
  7. orth -Ортонормальный базис матрицы.
  8. rref -Треугольная форма матрицы (Reduced row echelon form).
  9. subspace -Угол между двумя подпространствами.
  1. \ and / -Решение линейных уравнений (см. Приложение 3. Арифметические

операторы)

  1. inv -Обратная матрица.
  2. rcond -Обратная величина числа обусловленности матрицы ,найденная при по-

мощи вычислителя пакета LAPACK (LAPACK reciprocal condition estimator).

  1. cond -Число обусловленности по отношению к обращению матриц.
  2. condest -Оценка числа обусловленности 1-нормы матрицы.
  3. normest1 -Оценка 1-нормы матрицы.
  4. chol -Разложение Холецкого (Cholesky factorization).
  5. cholinc -Неполное разложение Холецкого (Incomplete Cholesky factorization).
  6. lu -LU-разложение (LU factorization).
  7. luinc -Неполное LU-разложение (Incomplete LU factorization).
  8. qr -Ортогонально-треугольная декомпозиция.
  9. lsqnonneg -Метод наименьших квадратов с неотрицательными ограничениями.
  10. pinv -Псевдообратная матрица.
  11. lscov -Метод наименьших квадратов в присутствии шумов.
  1. eig -Собственные значения и собственные векторы.
  2. svd -Сингулярное разложение матрицы.
  3. gsvd -Обобщенное сингулярное разложение матрицы.
  4. eigs -Вычисление нескольких собственных значений (с наибольшими

модулями).

  1. svds -Вычисление нескольких сингулярных чисел.
  2. poly -Характеристический полином матрицы.
  3. polyeig -Вычисление собственных значений матричного полинома (Polynomial

eigenvalue problem).

  1. condeig -Число обусловленности относительно собственных значений матрицы.
  2. hess -Приведение к форме Хессенберга (Hessenberg form).
  3. qz -QZ-факторизация (приведение пары матриц к обобщенной форме Шура).
  4. schur -Приведение к форме Шура (Schur decomposition).
  1. expm -Вычисление матричной экспоненты.
  2. logm -Вычисление логарифма матрицы.
  3. sqrtm -Вычисление квадратного корня матрицы.
  4. funm -Вычисление произвольной функции от матрицы.
  5. expm1 -Матричная экспонента с использованием разложения Паде.
  6. expm2 -Матричная экспонента с использованиемразложения в ряд Тейлора.
  7. expm3 - Матричная экспонента с использованием собственных значений и

собственных векторов.

  1. qrdelete -Удалить столбец в QR -разложении.
  2. qrinsert -Вставить столбец в QR-разложение.
  3. rsf2csf -Преобразование действительной блочно-диагональной формы к

комплексной диагональной форме.

  1. cdf2rdf -Преобразование комплексной блочно-диагональной формы к

действительной диагональной форме.

  1. balance -Масштабирование матрицы для повышения точности вычисления

собственных значений.

  1. planerot -Преобразование Гивенса (плоское вращениеГивенса).
  2. cholupdate -Разложение Холецкого модифицированной матрицы.
  3. qrupdate -QR –разложение модифицированной матрицы.

 

 

Приложение 7. Полиномы и интерполяция (Interpolation and polynomials)

 

Директория matlab\polyfun

 

Интерполяция данных (Data interpolation)

  1. pchip -Интерполяция кусочным кубическим полиномом Эрмита.
  2. interp1 -Одномерная табличная интерполяция.
  3. interp1q -Быстрая одномерная табличная интерполяция.
  4. interpft -Одномерная интерполяция с использованием быстрого преобразования

Фурье.

  1. interp2 -Двумерная табличная интерполяция.
  2. interp3 -Трехмерная табличная интерполяция.
  3. interpn -Многомерная табличная интерполяция.
  4. griddata -Двумерная интерполяция на неравномерной сетке.
  5. griddata3 -Трехмерная интерполяция на неравномерной сетке.
  6. griddatan -Многомерная интерполяция на неравномерной сетке.