矩阵

k+1) Xij ＝ 0： N(i,j,k) =＝ N(i,j,k+1) 3 算法思想 ：缩短时隙 步骤 1 获取监测点路由表 R及该时间之后，第二天获取路由表时间之前所有更新报文信息集合 Y 步骤 2 解析集合 Y中的更新报文信息 y，并根据解析后的信息 y‘中的每一行判断更新报文类型：若更新报文类型表示为 A，则更新路由表 R中 该前缀 Pe和自治域 As相对应的路径Pa；若更新报文类型为

3:B10) (亦可 直接手動 輸入 ) A範圍 EXCEL自動產生的公式 矩陣範圍 A3:B10 自動顯示 2x2 的矩陣 (4格 )， 因只選擇一格， 所以出現錯誤的訊息 2x

• Jacobi方法不具有低通滤波性，因此推荐使用 dampJacobi和 PCG方法作为迭代子，其中 dampJacobi方法的权值一般取为 2/3。 • 在最粗网格上的计算推荐使用直接解法。 • 通常对于二阶椭圆边值问题，几何多重网格法具有更好的计算效率以及收敛速度。 11/23/2020 大规模稀疏矩阵并行计算 11 代数多重网格法方法选择 • 一般遵循两个原则： o 对于某个顶点

n  210 , 0 , 1111111111)(vvvvyk    111111)(vvykkk数 学 系 University of Science and Technology of China DEPARTMENT OF MATHEMATICS 01  时，有 )(1)1(1kkyvx01  时

不相同，则 MATLAB将给出错误信息，提示用户两个矩阵的维数不匹配。 (2) 矩阵乘法 假定有两个矩阵 A和 B，若 A为 m n矩阵，B为 n p矩阵，则 C=A*B为 m p矩阵。 (3) 矩阵除法 在 MATLAB中，有两种矩阵除法运算： \和 /，分别表示左除和右除。 如果 A矩阵是非奇异方阵，则 A\B和 B/A运算可以实现。 A\B等效于 A的逆左乘 B矩阵，也就是

1111A210042001111000021001111000021001011同解方程组为 ,0142xx,0131xxT)0,0,1,1(1  T)1,2,0,1(2 基础解系为： 2211  kk 通解为1x3x42

是实的，特征方 程的根也可能是复的，而且根的多重数可以是任意的甚至可以是 n 重根。 这些根统称矩阵  的特征值。 关于特征值，有必要先集中介绍以下术语： （ 1） 称  的特征值  具有代数多重度 （ algebraic multiplicity）  ，若  是特征多项式 det( z   的  重根。 （ 2） 若特征值  的代数多重度为 1

最小多项式 )(m 无重根， A 的任意特征根i 只能是 )(m 的单根，于是 )(m 与 2)( i 的最大公因式等于 i ，由最大公因式的性质知，有 ][)(),(  VU ，使 )())(()()( 2 iiVmU   IAAAVAmAU ii   2))(()()( 因 0)( Am ，故 )())(( 2 IAAAV ii

  （ ）（ ） 111 1 0 0nTJ T B TJ T B 由 nB 我们很容易求出 nx。 例 3 在数列 nx 中，有 12= =1xx， 且 21 + 6 + 5 ( 1 , 2 , 3 )n n nx x x n ，,求 nx 的通项。 解：令 211165n n nnnx x xxx    取

为：一个正交矩阵和一个上三角矩阵 3. LU分解 —— 拆解为：一个上三角矩阵和一个下三角矩阵 4. Cholesky分解 —— (?) 5. NMF分解 —— 拆解为：两个非负矩阵 6.。 我的问题： 是不是存在某种分解是基于另一种分解的。 比如先拆成两个矩阵，再把其中某个再拆解。 或者 .. Note： • 区分矩阵元素的正负 • 近似解 9 我的理解 2 我目前遇到的应用： •