如何使用matlab命令進(jìn)行LU分解

1、如果L為單位下三角陣，則叫Doolittle分解，若U為單位上三角陣，則叫Crout分解。只要A的各順序主子式不為零，則A可唯一分解成一個(gè)單位下三角陣L與一個(gè)上三角陣U的乘積。

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2、如果A是奇異的，且AX=B有解，可以用X=pinv(A)×B返回最小二乘解 (2)AX=b， A=L×U，[L，U]=lu(A)， X=U(Lb)，即用LU分解求解。

3、可以先分成兩個(gè)矩陣，再將第二個(gè)矩陣取逆 LU分解：將矩陣表示為一個(gè)下三角矩陣與一個(gè)上三角矩陣的乘積。[L，U]=lu(X)： 產(chǎn)生L和U ，使得X=LU。

4、命令③ 得到一個(gè)“有效大小”的分解，如果m×n維矩陣X中mn則只計(jì)算出矩陣U的前n列，矩陣S的大小為n×n。

5、首先，L，U應(yīng)該是矩陣進(jìn)行LU分解形成后的下三角矩陣和上三角矩陣。而I一般在定義中表示單位矩陣。在matlab中，使用eye函數(shù)生成單位矩陣。

6、其中，返回矩陣U為上三角陣，矩陣L為下三角陣或其變換形式，且滿足LU=X。返回矩陣P為單位矩陣的行變換矩陣，滿足LU=PX。奇異值分解在矩陣分析中占有極其重要的作用。

如何根據(jù)概率密度函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)

首先，我們知道 X_1 的概率密度函數(shù)是 f(x) = 1/3， x\in[0，3] ，假設(shè)現(xiàn)在我們令 Y = \phi (X_1) ，不妨先假定 \phi(\cdot) 是嚴(yán)格單調(diào)遞增的函數(shù)，這樣我們可以求其逆函數(shù) \phi^{-1}(\cdot) (也是嚴(yán)格單調(diào)遞增的)。

一般的方法是先產(chǎn)生[0，1]均勻分布隨機(jī)數(shù)，然后利用分布函數(shù)的反函數(shù)求對(duì)應(yīng)的隨機(jī)數(shù).離散情形和連續(xù)情形有所不同。

需要的如果是連續(xù)隨機(jī)函數(shù)，需要選求出分布函數(shù)F(x)的反函數(shù)G（y），然后用rand()替換y，得到的就是對(duì)于概率密度函數(shù)的隨機(jī)數(shù)。如果沒有分布函數(shù)或分布函數(shù)沒有反函數(shù)，例如正態(tài)分布可以使用其它方法。

可以看一些關(guān)于舍選法，反變換法。就是通過一些變換，將均勻隨機(jī)數(shù)，變成一定概率密度的隨機(jī)數(shù)。主要還是反變換法，不過反變換法一般要求被積函數(shù)可積。

a=randsrc（1，3，1：100)這個(gè)函數(shù)的意思是產(chǎn)生一個(gè)1*3的隨機(jī)數(shù)組，取值是從1到100等概率的。

matlab7.0有哪些函數(shù)可以直接用

1、save 功能：將工作空間的變量存儲(chǔ)到文件中 save Filename 將工作空間的全部變量存儲(chǔ)到以Filename命名的文件中：Filename.mat。

2、Undefinedcommand/functionpburg，用到這些函數(shù)都是這種情況。

3、打開matlab2012b，點(diǎn)擊【new script】，進(jìn)入m文件編輯區(qū)。 先點(diǎn)擊【New】，再在下拉選項(xiàng)中選擇【script】。 進(jìn)入m文件編輯區(qū)，文件默認(rèn)名為：Untitled，即：未命名的。 在編輯區(qū)窗口定義要?jiǎng)?chuàng)建的函數(shù)。

4、eig(A)建議自己help eig 以下給出參考：在MATLAB中，計(jì)算矩陣A的特征值和特征向量的函數(shù)是eig(A)，常用的調(diào)用格式有 5種：(1) E=eig(A)：求矩陣A的全部特征值，構(gòu)成向量E。

5、打開MATLAB 點(diǎn)菜單中的file--open，找到代碼文件并打開 在彈出的editor窗口中按快捷鍵F5運(yùn)行文件即可 如果是有輸入?yún)?shù)的函數(shù)文件那對(duì)不起，你要么問清編程的人輸入?yún)?shù)的意義和輸入格式，要么把程序打開把代碼看懂。

6、簡(jiǎn)單的編程環(huán)境提供了比較完備的調(diào)試系統(tǒng)，程序不必經(jīng)過編譯就可以直接運(yùn)行，而且能夠及時(shí)地報(bào)告出現(xiàn)的錯(cuò)誤及進(jìn)行出錯(cuò)原因分析。

標(biāo)題名稱：chol函數(shù)c語言 c語言中choice的使用
本文來源：http://chinadenli.net/article5/degsioi.html

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