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文档简介

2（P184）解

仪器科学与技术幂法的算法5.1的程序如下function[lambda1,x1,k]=mypower(A,v,ep)%A为系数矩阵，v为初始向量，eplambda=v(iu=v/lambda;%规格化x1=u;%使用收缩技术求矩阵的特征值的程序如%function%A为系数矩阵，lambda1为按模最大的特征值，x1forj=1:n-

H=I-2*w*w'用定义求HouseholderC=(H*B计算使用原点位移技术改进解的准确度的程序如下function[lambda1,x1,k]=myyuandian(A,v,p,ep)A为系数矩阵，v为初始向量，p为原点位移参数，eplambda=v(iu=v/lambda;%规格化x1=u;%使用瑞利商法加速收敛的程序如下function[lambda1,x1,k]=myrayleigh(A,v,ep)%A为系数矩阵，v为初始向量，eplambda=v(iu=v/lambda;%规格化x1=u;%使用反幂法改进解的准确度的程序如下function[lambdan,xn,k]=myinverse(A,v,ep)%A为系数矩阵，v为初始向量，eplambda=1/v(iu=lambda*v;%规格化xn=u;%M=[200;030;00K=[2-10;-12-1;0-1得到结果为lambda1=x1= - k=lambda= w1=w2=w3=使用原点位移技术改进解的准确度由于原点位移参数p不好取，因此在程序中试探得p=0.3时能加速收敛。M=[200;030;00K=[2-10;-12-1;0-1得到结果为lambda1=x1= - k=lambda= w1=w2=w3=M=[200;030;00K=[2-10;-12-1;0-1得到结果为lambda1=x1= - k=w1=w2=w3=M=[200;030;00K=[2-10;-12-1;0-1得到结果为w1=w2=w3=3（P185）解对矩阵A 中实现基本QR算法的程序如下function[lambda,B]=myqr(A,k)%A为系数矩阵，kfori=1:klambda=diag(A);%B=A最后的拟上三角阵A=[0.50.50.50.5;0.50.5-0.5-0.5;0.5-0.50.5-0.5;0.5-0.5-0.5得到结果为lambda B 分析：AQR算法后依然保持不变，且特征值均为A对角

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