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condest 1-范数条件数估计 语法c = condest(A) c = condest(A,t) [c,v] = condest(A) 说明c = condest(A) 计算方阵 A 的 1-范数条件数的下限 c。 c = condest(A,t) 更改 t,后者是一个正整数参数,等于基础迭代矩阵中的列数。增加列数通常会得到更佳的条件估计值,但会增加开销。默认值为 t = 2,在使用 2 以内的因子时始终可得到正确的估计值。 [c,v] = condest(A) 也计算向量 v,如果 c 较大,该向量是一个近似于空值的向量。v 满足 norm(A*v,1) = norm(A,1)*norm(v,1)/c。 注意 condest 调用 rand。如果需要可重复的结果,则应先使用 rng 将随机数生成器设置为其启动设置,然后使用 condest。 rng('default')提示此函数对于稀疏矩阵特别有用。 算法condest 基于 Hager [1] 的 1-范数条件估计量,是对 Higham 和 Tisseur [2] 所给出 Hager 估计量的面向块的推广。算法的核心涉及使用迭代搜索在不计算 A−1 的情况下估计 ‖A−1‖1。这可归为凸包但不可微分的优化问题 max‖A−1x‖1,并受 ‖x‖1=1 影响 参考[1] William W. Hager, “Condition Estimates,” SIAM J. Sci. Stat. Comput. 5, 1984, 311-316, 1984. [2] Nicholas J. Higham and Françoise Tisseur, “A Block Algorithm for Matrix 1-Norm Estimation with an Application to 1-Norm Pseudospectra, “SIAM J. Matrix Anal. Appl., Vol. 21, 1185-1201, 2000. 扩展功能基于线程的环境 使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。此函数完全支持基于线程的环境。有关详细信息,请参阅在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数。 版本历史记录在 R2006a 之前推出 另请参阅cond | norm | normest |
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