含有线性插值, 样条插值,Gauss矩阵列主元消去法等算法的实现
上传时间： 2015-03-11
上传用户：tianyi223
求解矩阵链相乘的问题，通过动态规划的方法，来求解该问题，使得矩阵链的相乘的运算最少。
标签： 矩阵
上传时间： 2015-03-13
上传用户：清风冷雨
算法分析实验报告：大数相乘程序，调试成功
上传时间： 2015-03-14
上传用户：lixinxiang
著名的矩阵算法代码，这是我们在写论文时搜集整理的。
上传时间： 2014-01-21
上传用户：qwe1234
用c写的对矩阵求逆的算法，采用直接迭代，适合2阶和3阶矩阵
上传时间： 2015-03-21
上传用户：181992417
人工智能模式识别中基于非负矩阵分解生成特征空间的算法
上传时间： 2015-03-24
上传用户：hullow
LNMF是基于“局部”非负矩阵分解生成特征空间的算法，而NMF是基于非负矩阵分解。
上传时间： 2013-12-31
上传用户：来茴
一个操作矩阵的类CMatrix的算法，代码比较长，但是时间复杂度不是很高，所以个人觉得还算是个合格的该类算法代码
上传时间： 2014-01-14
上传用户：fredguo
求矩阵奇异分解svd算法，共计4种实现方式，
上传时间： 2015-03-31
上传用户：1101055045
算法介绍 矩阵求逆在程序中很常见，主要应用于求Billboard矩阵。按照定义的计算方法乘法运算，严重影响了性能。在需要大量Billboard矩阵运算时，矩阵求逆的优化能极大提高性能。这里要介绍的矩阵求逆算法称为全选主元高斯-约旦法。 高斯-约旦法（全选主元）求逆的步骤如下： 首先，对于 k 从 0 到 n - 1 作如下几步： 从第 k 行、第 k 列开始的右下角子阵中选取绝对值最大的元素，并记住次元素所在的行号和列号，在通过行交换和列交换将它交换到主元素位置上。这一步称为全选主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k)，j = 0, 1, ..., n-1；j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j)，i, j = 0, 1, ..., n-1；i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k)，i = 0, 1, ..., n-1；i != k 最后，根据在全选主元过程中所记录的行、列交换的信息进行恢复，恢复的原则如下：在全选主元过程中，先交换的行（列）后进行恢复；原来的行（列）交换用列（行）交换来恢复。
上传时间： 2015-04-09
上传用户：wang5829
