2015-01-01から1年間の記事一覧
Paiza が Swift に対応したと聞いたので https://paiza.io/ for i in (1...99).reverse() { print("\(i) bottles of beer on the wall, \(i) bottles of beer.\n") let next = i == 1 ? "no" : i.description print("Take one down and pass it around, \(ne…
対称行列 を, 以下のように分割して考える. それに対応する, 以下のような対称行列 を考える. に、左右から行列 と転置行列 をかける. このとき となるように を設定して 処理を反復すると, 三重対角行列が得られる. 得られた三重対角行列から, QR分解によっ…
対称行列 の非対角成分のうち絶対値が最大の成分を とするとき, その他の対角成分を , その他の非対角成分を とした行列 を考える. に と, 転置行列 を左右からかけてできた行列 の固有値と固有ベクトルは元の行列 から変化しない. これを相似変換という. と…
対称行列 を 正規直交行列 と 右三角行列 の 積に分解し, 逆順に掛けたものを新たな として 処理を反復すると, 元の行列の固有値が対角成分に並んだ右三角行列に収束する. package main import "fmt" import "math" const N = 4 // QR分解で固有値を求める f…
対称行列 を 左三角行列 と 右三角行列 の 積に分解し, 逆順に掛けたものを新たな として 処理を反復すると, 元の行列の固有値が対角成分に並んだ右三角行列に収束する. package main import "fmt" import "math" const N = 4 // LR分解で固有値を求める fun…
正方行列 の逆行列を求め として反復法で最大固有値を求めれば, その逆数が最小固有値になる. 逆行列を計算するより, を解いた方が簡単. 逆べき乗法ともいう. package main import "fmt" import "math" const N = 4 func main() { var a [N][N]float64 = [N]…
表紙, 変えました. 級数展開・連分数展開 数値積分 関数の近似 常微分方程式 非線形方程式の解 連立一次方程式の解 固有値と固有ベクトル 偏微分方程式
の正方行列 と 次元のベクトル について (ただし ) が成り立つとき を固有値, を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトル から始めて を反復すると は行列 の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固有値はレイリー(Rayleigh)商 により求める. べ…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
n × n の正方行列 A と n次元のベクトル x について Ax = λx (ただし x ≠ 0) が成り立つとき λを固有値, x を固有ベクトルという. 最初に適当なベクトルx0から始めて xk+1 = Axk を反復すると xk は行列 A の最大固有値に対応する固有ベクトルに収束する. 固…
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