Численные методы линейной алгебры (matrix function — numeretical linear algebra)

Матричный анализ

Функция

Назначение функции

Cond

Число обусловленности матрицы

Det

Значение определителя

Norm

Норма матрицы (вектора)

Null

Нахождение нуль-пространства матрицы

Orth

Нахождение ортогонального базиса

Rcond

Оценка числа обусловленности

Rank

Ранг матрицы

Rref

Преобразование исключения Гаусса-Жордана

Trace

Сумма элементов главной диагонали (след матрицы)

Линейные уравнения

Chol

Разложение Холецкого

Inv

Вычисление обратной матрицы

Lscov

Метод наименьших квадратов с заданной ковариацией

Lu

LU — разложение

Nnls

Нахождение положительного решения векторно-матричного уравнения Ax=b методом наименьших квадратов

Pinv

Нахождение псевдообратной матрицы

Qr

QR — разложение

Левое деление матриц

/

Правое деление матриц

Собственные и сингулярные числа

Balance

Трансформация матриц для улучшение точности вычислений

Cdf2rdf

Преобразование комплексной диагональной матрицы в диагональную матрицу с действительными блоками

Eig

Вычисление собственных чисел и векторов

Hess

Форма Хессенберга

Poly

Вычисление характеристического полинома

Qz

QZ — разложение

Rsf2csf

Преобразование матрицы из действительной формы Шура в комплексную

Schur

Преобразование матрицы в форму Шура

Svd

Нахождение сингулярных чисел

Матричные функции

Expm

Вычисление матричной экспоненты

Expm1

Вычисление матричной экспоненты методом аппроксимации Паде

Expm2

Вычисление матричной экспоненты методом разложения в ряд Тейлора

Expm3

Вычисление матричной экспоненты с использованием собственных чисел и векторов

Logm

Вычисление матричных логарифмов

Sqrtm

Вычисление матричного квадратного корня